no code implementations • 21 Oct 2020 • Antoine Perquin, Erica Cooper, Junichi Yamagishi
Thanks to this property, we show that grapheme embeddings learned by Tacotron models can be useful for tasks such as grapheme-to-phoneme conversion and control of the pronunciation in synthetic speech.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2019 • Antoine Perquin, Gw{\'e}nol{\'e} Lecorv{\'e}, Damien Lolive, Laurent Amsaleg
La qualit{\'e} des plongements est li{\'e}e {\`a} la t{\^a}che sp{\'e}cifique pour laquelle ils ont {\'e}t{\'e} entra{\^\i}n{\'e}s et l{'}{\'e}valuation de cette t{\^a}che peut {\^e}tre un proc{\'e}d{\'e} long et on{\'e}reux s{'}il y a besoin d{'}annotateurs humains.