MODELO DE SÍNTESE DE VOZ CANTADA COM BASE EM MACHINE LEARNING

Resumo

Esta pesquisa apresenta um modelo de síntese de voz cantada baseado em machine learning. Aborda a interseção entre tecnologia e música, destacando a importância da síntese de voz cantada para a inovação na indústria musical e sua relevância. O objetivo geral do estudo é desenvolver um modelo que utilize aprendizado de máquina para gerar vozes cantadas. Os objetivos específicos incluem a pesquisa sobre técnicas de síntese de voz e a definição das etapas necessárias para a criação do modelo. A metodologia abrange a elaboração de um dataset, o treinamento do modelo e a conversão da voz, utilizando redes neurais profundas (DNN) para aprimorar a naturalidade e expressividade da síntese. A pesquisa aborda os avanços na síntese de voz, desde modelos tradicionais como os Modelos Ocultos de Markov (HMM) até abordagens modernas que incorporam inteligência artificial (IA). Os resultados demonstram que o uso de DNNs permite uma representação mais natural das nuances vocais, superando limitações das técnicas anteriores. O trabalho conclui que o desenvolvimento deste modelo abre novas possibilidades criativas para artistas, contribuindo assim para o avanço da pesquisa em inteligência artificial aplicada à música.