Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Analysis of Active Contours Without Edge-Based Segmentation Technique for Brain Tumor Classification Using SVM and KNN Classifiers Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Robust Tamil Text to Speech Synthesizer Using Support Vector Machine (SVM)

verfasst von : A. Femina Jalin, J. Jayakumari

Erschienen in: Advances in Communication Systems and Networks

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Speech synthesis systems aim at generating high-quality, natural-sounding speech. Synthesizers become more static due to the inaccessibility of large databases for Indian languages. The prominence of the artificial speech made by these synthesizers is poor. Though statistical-based technique on hidden Markov models (HMMs) and Gaussian mixture model (GMM) is a powerful technique in Text to Speech (TTs) synthesis, recent work in TTS has concentrated on support vector machine (SVM). In this paper, a TTS system is developed for Tamil language using SVM. By using SVM, better sensitivity measures for Tamil Text to Speech are obtained. Output portrays that SVM can produce effectively natural speech compared to HMM and GMM.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Multiband-Loaded Compact Antenna Design for WiMAX/WLAN/UWB Applications
Nächstes Kapitel Large Number Multiplication by Repeated Addition
Literatur
1.
2.
Keller E, Bailly F, Monaghan A (2002) Improvements in speech synthesis, COST 258: the naturalness of synthetic speech. Wiley, Chichester
3.
Vapnik VN (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New YorkCrossRef
4.
Burges CJC (1998) A Tutorial on support vector machines for pattern recognition. Knowl Discov Data Min 2(2):121–167CrossRef
5.
Rajeswari KC, Uma Maheswari P (2014) A novel intonation model to improve the quality of tamil Text to Speech synthesis system. In: Sixth international conference on advanced computing (ICoAC). IEEE, pp 335–340
6.
Liu H, Yu L (2005) Toward integrating feature selection algorithms for classification and clustering. IEEE Trans Knowl Data Eng 17:491–502CrossRef
7.
Jelinek F (1976) Continuous speech recognition by statistical methods. Proc IEEE 64(4):532–537CrossRef
8.
Allwein E, Schapire RE, Singer Y (2000) Reducing multiclass to binary: a unifying approach for margin classifiers. J Mach Learn Res 1:113–141MathSciNetMATH
9.
Femina JA, Jayakumari J (2017) Text to Speech synthesis system for Tamil using HMM. In: 2017 IEEE international conference on circuits and systems (ICCS). IEEE, pp 447–451
10.
Femina JA, Jayakumari J (2019) A novel Text to Speech technique for Tamil language using hidden markov models (HMM). Inter J Innovative Technol Exploring Eng (IJITEE) 8(10):38–47. ISSN: 2278–3075 (Online)
11.
Jayavardhana Rama GL, Ramakrishnan AG, Muralishankar R, Prathibha P (2002) A complete Text to Speech synthesis system in Tamil. In: Proceedings of IEEE workshop on speech synthesis, Santa Monica, pp 191–194
12.
Jose P, Govindaru V (2013) Malayalam Text to Speech. Inter J Eng Tech Res 1(3)
13.
Zhong Yuan X, Yuan Bo-Ling X, Chong Zhi Y (1999) Binary quantization of feature vectors for robust text independent speaker identification. IEEE Trans Speech Audio Process 7(1):70–78CrossRef
Metadaten
Titel
A Robust Tamil Text to Speech Synthesizer Using Support Vector Machine (SVM)
verfasst von
A. Femina Jalin
J. Jayakumari
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Communication Systems and Networks

Print ISBN: 978-981-15-3991-6

Electronic ISBN: 978-981-15-3992-3

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-3992-3_68