ОЦІНКА ТА ПОРІВНЯННЯ ТЕКСТ-ДО-АУДІО ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЗАСТОСУВАННЯ У МЕДІА - МЕДЯКОВ, ОЛЕКСАНДР; БАБ’ЯК, ЮРІЙ; БАСЮК, ТАРАС (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
У цій роботі запропоновано оцінення та порівняння якість кількох найсучасніших моделей генерації аудіо з тексту у створенні звукових ефектів для застосування у медіа продуктах. Для цього у роботі пропонується нова система оцінювання, що включає відібраний набір даних з пар текст-аудіо, які можна використовувати в медіа-продуктах, та комплексний набір з чотирьох метрик. Це комплексне дослідження не лише кількісно оцінює продуктивність цих моделей, але й надає детальний аналіз їхніх сильних та слабких сторін у контексті реального застосування у медіа продуктах. Висновки розкривають комплексний зв’язок між архітектурою моделі, стратегіями навчання та отриманою якістю аудіо. Результати також включають дослідження компромісу між розмірами моделей, стратегіями навчання та якістю генерованого аудіо. З наукової точки зору, це дослідження надає новий надійний бенчмарк для оцінювання моделей генерації аудіо з тексту та сприяє глибшому розумінню синтезу аудіо на основі дифузії. З практичної точки зору, висновки у роботі пропонують визначені рекомендації для медіа-творців та розробників у виборі відповідних моделей для конкретних застосунків, сприяючи інтеграції передової генерації аудіо в медіа продукти. Крім того, відібраний набір даних та визначені метрики слугуватимуть цінними ресурсами для майбутніх досліджень у цій галузі..