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Die Dissertation untersucht künstliche neuronale Netze in der Prosodiemodellierung undkonzentriert sich auf Sprachsynthese. Sie gibt einen Überblick über das Dresdner SynthesesystemDRESS, die Theorie neuronaler Netze sowie die Grundlagen der Prosodiemodellierung.In einem ausführlichen Kapitel werden Netze zur Vorhersage prosodischer Parameter, dieverwendeten Sprachdaten, Trainingsergebnisse und Hörexperimente beschrieben. Um dieVorteile neuronaler und regelbasierter Prosodiemodelle zu kombinieren, wird eine hybrideArchitektur entwickelt und mit Beispielen zur Intonations- bzw. Dauersteuerung illustriert.Ein weiteres Kapitel widmet sich der prosodischen Korpus-Analyse und erläutert ein Beispielzur Phrasengrenzen-Detektion. Abschließend werden Modellanwendungen sowie Experimentefür Deutsch, Mandarin-Chinesisch und Französisch vorgestellt. Das integrierte Prosodiemodellberechnet Grundfrequenz, Silbendauer und Intensität in einem Arbeitsschritt. Es wird evolutionäroptimiert. Neuronale und hybride Prosodiemodelle erleichtern die multilinguale Systementwicklung.Die erzielbare Sprachqualität ist von den verfügbaren Trainingsdaten abhängig.
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