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Speech factorization for HMM-TTS based on cluster adaptive training., , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 971-974. ISCA, (2012)Combining multiple high quality corpora for improving HMM-TTS., , , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 1135-1138. ISCA, (2012)Can unquantised articulatory feature continuums be modelled?, und . INTERSPEECH, Seite 2473-2476. ISCA, (2007)Polynomial dynamic time warping kernel support vector machines for dysarthric speech recognition with sparse training data., und . INTERSPEECH, Seite 3321-3324. ISCA, (2005)Voice expression conversion with factorised HMM-TTS models., , und . INTERSPEECH, Seite 1514-1518. ISCA, (2014)Speaker verification using sequence discriminant support vector machines., und . IEEE Trans. Speech and Audio Processing, 13 (2): 203-210 (2005)CHiVE: Varying Prosody in Speech Synthesis with a Linguistically Driven Dynamic Hierarchical Conditional Variational Network., , , , und . ICML, Volume 97 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3331-3340. PMLR, (2019)The 2005 AMI System for the Transcription of Speech in Meetings., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). MLMI, Volume 3869 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 450-462. Springer, (2005)Building HMM-TTS Voices on Diverse Data., , , , , , und . J. Sel. Topics Signal Processing, 8 (2): 296-306 (2014)Unsupervised clustering of emotion and voice styles for expressive TTS., , , , , , und . ICASSP, Seite 4009-4012. IEEE, (2012)