 |
Türkçe Metin |
| Yukarıda araştırıp bulduğum örneğin model çalışma zamanlarını paylaşmıştım.Bu model SV2TTS, birkaç saniyelik sesten bir sesin sayısal gösterimini oluşturmaya ve bunu yeni sesleri genellemek için eğitilmiş bir metinden sese modelini koşullandırmak için kullanmaya olanak tanıyan üç aşamalı bir derin öğrenme çerçevesidir. Fakat çoğu zaman karşılaştığım durumla her seferinde gene karşılaşıyorum, Bir çok proje örneği piyasada ki belli datasetlerini kullanıyor. Modeller farklı olsa da kaynaklar aynı olduğundan uyum ve düzgün çalışma durumu gerçekten çok zaman alıyor.Kalibrasyon ve doğruluğun tutarlılığı için çok uzun zaman boyunca çalışmalar test edilip, tutarlılığı beliri bir noktada sabitlenmelidir. |
 |
İngilizce Çevirisi |
| I’ve shared the model Study Times I’ve researched and found above.This model SV2TTS is a three-step deep learning framework that allows you to create a numerical representation of a sound from a few seconds of sound and use this to condition a text-to-sound model trained to generalize new sounds. But most of the time, I encounter the situation again every time, many examples of projects use certain datasets on the market. Although the models are different, because the resources are the same, compliance and smooth operation really take a lot of time.For consistency of calibration and accuracy, studies must be tested for a very long time and their consistency must be fixed at a certain point. |