@article {436, title = {Spraaksynthese met kinderstemmen}, year = {2018}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {Kinderen die zelf niet spreken gebruiken daarvoor een communicatiehulpmiddel met spraaksynthese. Maar vaak moeten ze zich behelpen met een computerstem die is ingesproken door een volwassen spreker. In samenwerking met rdgKompagne is Fluency daarom begonnen met de productie van een reeks kinderstemmen, ingesproken door jongens en meisjes van 8-12 jaar uit verschillende regio{\textquoteright}s. Een probleem dat eerst opgelost moest worden is dat het tekstcorpus dat we laten inspreken voor een volwassen stem voor deze nog jonge sprekers veel te ingewikkeld is, zowel wat betreft de woordenschat als wat betreft de zinscomplexiteit. Daarom hebben we een nieuw corpus samengesteld, dat bestaat uit 300 vrij eenvoudige zinnen van gemiddeld 8,3 woorden. De woordenschat is zoveel mogelijk afgestemd op gebruik in een communicatiehulpmiddel. Het inspreken van de 300 zinnetjes kost ongeveer 3 uur en levert een kwartier spraak op. Dit is erg weinig voor de unit-selectie synthese waar we mee werken: nieuwe zinnen worden gemaakt door geschikte fragmenten uit de opgenomen spraak aan elkaar te knopen, en dit gaat beter naarmate er meer spraak is om uit te kiezen. Niettemin is het toch steeds gelukt om een bruikbare computerstem te maken. We zullen dit illustreren met voorbeelden van de zes kinderstemmen die we tot dusverre hebben opgenomen.}, author = {Arthur Dirksen} } @article {61, title = {Een nieuwe stem voor het Fries}, year = {2013}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In 2011 is, met subsidie van de Provincie Frysl{\^a}n, de tekst-naar-spraaksoftware van Fluency uitgebreid met twee Friessprekende stemmen. Deze stemmen bleken niet helemaal te voldoen aan de verwachtingen van de subsidiegever en andere partijen die bij het project waren betrokken. Daarom is dit jaar in een vervolgproject een nieuwe stem geproduceerd, met als expliciet doel: een hoger kwaliteitsniveau. Om dit doel te bereiken hebben we een professionele spreker ingeschakeld, wiens stem bekend is van zijn voice-overs voor Omrop Frysl{\^a}n. Behalve het eerder samengestelde inspreekcorpus voor het Fries (1018 woorden/zinnen) hebben we extra materiaal laten inspreken: nieuwsberichten, teksten van websites, twee langere literaire fragmenten, en een deel van het Nederlandse inspreekcorpus. De opnames zijn gelabeld op woord- en foneemniveau met een speciaal hiervoor getrainde spraakherkenner. Ten slotte hebben we ook de synthesizer op een aantal punten verbeterd. In mijn bijdrage wil ik enkele aspecten van dit vervolgproject nader toelichten, en wat voorbeelden laten horen van de nieuwe stem.\ 

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {98, title = {Tekst-naar-spraak voor het Fries}, year = {2011}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Welke aanpassingen zijn nodig om een Nederlandse spraaksynthesizer geschikt te maken voor het Fries? Jelske Dijkstra (UvA) onderzocht deze vraag in haar prijswinnende scriptie uit 2004. Haar benadering vormde de inspiratie voor een samenwerkingspro ject van Fluency, Readspeaker, Fryske Akademy en Af{\^u}k, met subsidie van de Provincie Friesland.

Eerst hebben we de tekst-naar-spraaksoftware van Fluency voorzien van een Friese modus, bestaande uit een Fries lexicon en uitzonderingsregels voor het Fries. Vervolgens is een Fries tekstcorpus samengesteld, dat door twee moedertaalsprekers is ingesproken. De opnamen vormden de basis voor twee Friese stemmen voor de unit-selectie synthese van Fluency.

Het resultaat zal door Readspeaker worden toegepast op een aantal Friestalige websites, en komt daarnaast beschikbaar als plugin voor de tekst-naar-spraakproducten van Fluency.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {108, title = {Spraaksynthese met de eigen stem: 4 casestudy{\textquoteright}s met ALS-pati{\"e}nten}, year = {2010}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

De spraaksynthese van Fluency maakt gebruik van een relatief klein corpus voor unitselectie, waardoor in korte tijd een nieuwe stem gemaakt kan worden. Voor sprekers die hun stem dreigen te verliezen, bijvoorbeeld als gevolg van de progressieve spierziekte ALS, kan het de moeite waard zijn het corpus (of een substantieel deel ervan) in te spreken, en hun stem te laten conserveren in de vorm van een spraakdatabase voor de synthesizer. In een later stadium kunnen zij dan hun "eigen stem" gebruiken in een communicatiehulpmiddel.

{\.I}n deze lezing bespreek ik de resultaten met een viertal sprekers met ALS, en de kunstgrepen die toch wel nodig zijn om van enigszins weerbarstig audiomateriaal bruikbare spraaksynthese te maken.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {132, title = {Meer stemmen voor Nederlandse spraaksynthese}, year = {2008}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In mijn bijdrage van vorig jaar heb ik een overzicht gegeven van de nieuwe spraaksynthesizer van Fluency, toen nog volop in ontwikkeling. Inmiddels is de software verder ontwikkeld, en voorzien van zeven levendige, levensechte stemmen: drie mannen, twee vrouwen, en twee tieners (een jongen van 13 en een meisje van 16).

Bijzonder aan de nieuwe synthesizer is dat het betrekkelijk eenvoudig is een nieuwe stem te maken. De spreker moet een corpus inspreken dat bestaat uit 387 woorden en 387 zinnen (totaal 774 items). Elk item wordt door de spraaksynthese voorgezegd, en de spreker moet dit vrij precies nazeggen, met name wat betreft pauzes. De opnames kunnen door Fluency grotendeels automatisch worden omgezet in een spraakdatabase voor de synthesizer.

De software om het corpus op te nemen is vrij beschikbaar, en het opnemen van een nieuwe stem vereist geen grote investeringen in hardware: met een usb-microfoon en een notebook kan al een goede kwaliteit bereikt worden.

In deze bijdrage wil ik nader ingaan op de mogelijkheden die dit biedt voor spraakgehandicapten, en hoe andere partijen hierop kunnen inspelen.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {161, title = {FUSS - Unit-selectie met een (relatief) klein corpus}, year = {2007}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

FUSS is een nieuwe unit-selectie synthesizer, die deel uitmaakt van een poging om met eenvoudige middelen, en zo veel mogelijk geautomatiseerd, opnames te maken van een spreker, en die om te zetten in een stem-voor-spraaksynthese.

In mijn bijdrage zal ik aandacht besteden aan de volgende onderwerpen: constructie van het corpus, opnameprocedure, automatische labeling, de architectuur van de synthesizer en de integratie in de tekst-naar-spraaksoftware van Fluency.

De eerste stem die voor FUSS gemaakt is, wordt gedemonstreerd in twee versies: zowel v{\'o}{\'o}r als n{\'a} handmatige correctie van de automatische labeling.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {180, title = {Gevarieerde, natuurlijke intonatie voor difoonsynthese}, year = {2006}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Tekst-naar-spraaksoftware die gebaseerd is op unit-selectie heeft als belangrijk voordeel dat de prosodie voldoende gevarieerd is. Die is immers direct afkomstig uit spraak van een menselijke spreker. Regelgebaseerde systemen kunnen in vergelijking hiermee wel wat {\textquoteright}houterig{\textquoteright} klinken: de regels produceren elke keer hetzelfde deuntje. Het is echter geen kwestie van alles of niets. Ook in klassieke difoonsynthese kan voor de beregeling van duur en melodie gespiekt worden bij een echte spreker. In deze lezing bespreek ik een recente - en nog enigszins experimentele - toevoeging aan de tekst-naar-spraaksoftware van Fluency, die, waar mogelijk, een zin of deelzin voorziet van een passende melodie uit een corpus van natuurlijke spraak.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {390, title = {Van transcriptie naar spraak}, year = {2001}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Leiden, The Netherlands}, abstract = {

Het lastige van fonetische transcripties is dat bijna niemand ze goed kan interpreteren. Een voordeel van een woordenboek op cdrom of internet is dan ook dat de uitspraak van woorden hoorbaar gemaakt kan worden. Dit kan door voor alle trefwoorden opnamen van een echte spreker te maken, een andere mogelijkheid is het gebruik van synthetische spraak. Een belangrijk voordeel van synthetische spraak is dat een formele relatie gelegd wordt tussen transcriptie en uitspraak, die bovendien geparametriseerd kan worden. Een voorbeeld is de meervouds-"n" die in trancripties van Van Dale een speciale code krijgt. De synthesemodule kan hem volledig realiseren (nadrukkelijk, zoniet hypercorrect), weglaten (vlot, of wellicht enigszins plat), of subtiel aanduiden (een "n" met een duur van 15 ms wordt niet als zodanig waargenomen, maar het nasaliserend effect op de voorafgaande schwa is wel goed hoorbaar). In mijn lezing geef ik overzicht van de vertaling van transcriptie naar spraak aan de hand van een aantal fonologisch/fonetische verschijnselen.

}, author = {Arthur Dirksen} } @article {286, title = {Fluency Spraaksynthese (Demonstratie)}, year = {2000}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Fluency, sinds november 1999 onderdeel van Van Dale, maakt tekst-naar-spraaksoftware voor het Nederlands. Bezoek onze stand voor een demonstratie van onder andere:

}, author = {Dick van Bergem and Arthur Dirksen and Ludmila Menert} }