3.22M

ВКР Саша

1.

Audio High-Res
Улучшение синтеза речи на
русском языке
Ширшов А.А.

Содержание
Аннотация
Введение
Целевая аудитория и стейкхолдеры
Обоснование актуальности проекта
Бизнес-модель и монетизация
Цель и задачи проекта
Стратегия продвижения на рынок
Разработка датасета
Ожидаемые результаты
Работа с правилами русского языка
Используемые модели и подходы в STT и TTS
Профессиональные инструменты и
диффузионные модели
2
Использование GAN для улучшения
результата
Заключение
Вопросы и обсуждения

3.

Аннотация
Audio High-Res — высококачественная система
синтеза речи, ориентированная на русский язык.
Возможность дообучения на уникальных данных.
Специально разработанный датасет для
максимальной точности и естественности речи.
Интеграция STT и TTS модулей для динамической
адаптации.
3
Использование современных архитектур:
Tacotron 2, диффузионные модели, GAN.

4.

Введение
Современные технологии синтеза
речи требуют высокой точности и
естественности, особенно для
русского языка.
Audio High-Res предлагает
инновационное решение, используя
передовые нейросетевые
архитектуры.
4
Проект направлен на создание
системы, способной адаптироваться
под специфические задачи и условия.

5.

Обоснование актуальности
проекта
Недостаточное развитие
русскоязычных TTS-систем
Существующие
решения часто не
учитывают нюансов
русского языка
Ограниченные
возможности
настройки под
специфические задачи
Потребность в качественном
синтезе речи
5
Растущий спрос в
медиа, образовании,
бизнесе
Необходимость
естественного звучания
для улучшения
пользовательского
опыта
Преимущества нашего
решения
Полная ориентация на русский язык
Глубокая интеграция
лингвистических правил
Улучшенное качество благодаря
современным моделям и подходам

6.

Цели и задачи проекта
Задачи проекта
Цель проекта
Создание
высококачественной
системы синтеза речи
на русском языке с
возможностью
адаптации под
различные задачи.
6
Разработка уникального датасета
Интеграция правил русского
языка для естественного синтеза
Использование современных
SST и TTS моделей
Внедрение GAN и диффузионных
моделей для улучшения качества
Создание гибкого и адаптивного
решения для рынка

7.

Разработка датасета
1
Сбор данных
Трёхмесячный период сбора специально
отобранных данных
Охват разнообразия интонаций, настроений
и темпов речи
2
Аннотация и разметка для обучения модели
Обработка данных
3
Оценка преимуществ (??????)
7
Учёт реальных условий и ситуаций для
естественности синтеза
Уникальность и качество данных повышают
точность модели
Возможность дообучения модели на
специфических данных клиента

8.

Работа с правилами русского языка
Лингвистическая
интеграция
Морфологический и
синтаксический анализ текста
Преимущества
Расстановка ударений и пауз
Регулировка интонаций для разных
типов предложений
Естественное
звучание
Учёт эмоциональной окраски и
тональностей
8
Работа с диалектами и
региональными особенностями
Повышение
качества синтеза
Близость к
человеческой речи

9.

Используемые модели и подходы в STT и
TTS
STT (Speech-to-Text):
Silero
Оптимизирован для русского
языка, высокое качество
распознавания
TTS (Text-to-Speech):
Tacotron 2
Генерация высококачественных
мел-спектрограмм
VITS
Whisper (OpenAI)
Высокая точность, особенно в
сложных условиях
9
Вариационная модель для
более естественного звучания
Диффузионные модели
Улучшение плавности и
реалистичности речи
*ИР – исследования и разработки; ВЗИР – внутренние затраты на ИР

10.

Профессиональные инструменты и
диффузионные модели
NeMo Toolkit
Диффузионные модели
Платформа от NVIDIA для
разработки TTS и STT моделей.
Моделирование
шума и его
устранение для
плавного звучания
Снижение
артефактов и
"металлического"
оттенка голоса
Преимущества
10
Современные подходы
повышают качество синтеза
Гибкость в настройке модели
под конкретные задачи

11.

Использование GAN для улучшения
результата
GAN (Generative
Adversarial Networks)
Модель-соперник улучшает
качество синтеза через обучение
Устранение машинных артефактов
и шумов
Преимущества
Повышение
удовлетворенности
пользователей
Результат
Более естественное и приятное
звучание
11
Минимизация отличий от
человеческой речи
Конкурентное
преимущество на
рынке

12.

Целевая аудитория и стейкхолдеры
Бизнес-клиенты:
• Медиа-компании, студии
озвучивания.
• Образовательные
платформы и онлайнкурсы.
• Разработчики голосовых
ассистентов и умных
устройств.
Частные пользователи:
• Блогеры, контент-мейкеры.
• Люди с ограниченными
возможностями.
Стейкхолдеры:
• Инвесторы в AI и ML.
• Партнеры по интеграции и разработке.
12

13.

Бизнес-модель и монетизация
SaaS-модель:
Подписка на доступ к облачным сервисам.
Различные тарифные планы по потребностям.
Лицензирование:
Продажа лицензий корпоративным
клиентам.
Индивидуальные решения и доработки.
Дополнительные услуги:
13
Техническая поддержка.
Консалтинг и обучение по использованию
системы.

14.

Стратегия продвижения на рынок
Маркетинговые
активности
Партнерства
Участие в отраслевых мероприятиях
(конференции, выставки)
Публикации в специализированных
СМИ и блогах
Демонстрации и вебинары для
потенциальных клиентов
Сотрудничество с образовательными
учреждениями
Интеграция с другими сервисами и
платформами
Цифровой маркетинг
SEO и контент-маркетинг
14
Реклама в социальных сетях и
профессиональных платформах.

15.

Ожидаемые результаты
Краткосрочные (1 год)
Запуск MVP и получение первых клиентов
Сбор обратной связи для улучшения продукта
Среднесрочные (2-3 года)
Расширение функционала и возможностей
системы
Создание фирмы
Расширение штата
Долгосрочные (5 лет)
15
Укрепление позиций на российском рынке
Захват ниши в области синтеза речи
Разработка новых продуктов на базе
технологии

16.

Заключение
Audio High-Res предлагает инновационное
решение актуальной проблемы синтеза речи на
русском языке.
Использование передовых технологий и
глубокое понимание лингвистических
особенностей.
Потенциал для масштабирования и адаптации
под различные отрасли.
16
Вклад в развитие отечественных технологий и
искусственного интеллекта.

ВКР Саша

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.