Disertacijoje nagrinėjamos dvi iki šiol netyrinėtos problemos: 1. Lietuvių kalbos garsų trukmių prognozavimo modelių kūrimas Iki šiol visi darbai, kuriuose yra nagrinėjamos lietuvių kalbos garsų trukmės, yra atlikti kalbininkų, tačiau šie tyrimai yra daugiau aprašomosios statistikos pobūdžio ir apsiriboja pavienių požymių įtakos garso trukmei analize. Šiame darbe, mašininio mokymo algoritmo pagalba, požymių įtaka garsų trukmei yra išmokstama iš duomenų ir užrašoma sprendimo medžio pavidalu. 2. Nuo kalbos nepriklausomų garsų trukmių prognozavimo modelių kūrimo metodas, naudojant didelės apimties daugelio, kalbėtojų automatiškai, anotuotą garsyną. Dėl skirtingų kalbėtojų tarties specifikos ir dėl automatinio anotavimo netikslumų, kuriant garsų trukmės modelius visame pasaulyje yra apsiribojama vieno kalbėtojo ekspertų anotuotais nedidelės apimties garsynais. Darbe pasiūlyti skirtingų kalbėtojų tarties ypatybių normalizavimo ir garsyno duomenų triukšmo atmetimo algoritmai leidžia garsų trukmių modelių kūrimui naudoti didelės apimties, daugelio kalbėtojų automatiškai anotuotus garsynus. Darbo metu atliktas audicinis tyrimas, kurio pagalba parodoma, kad šnekos signalą sudarančių garsų trukmės turi įtakos klausytojų/respondentų suvokiamam šnekos signalo natūralumui; kontekstinės informacijos panaudojimas garsų trukmių prognozavimo uždavinio sprendime yra svarbus faktorius įtakojantis sintezuotos šnekos natūralumą; natūralaus šnekos signalo atžvilgiu, geriausiai vertinamas yra... [toliau žr. visą tekstą] / Two heretofore unanalyzed aspects are addressed in this dissertation: 1. Building a model capable of predicting phone duration of Lithuanian. All existing investigations of phone durations of Lithuanian were performed by linguists. Usually these investigations are the kind of exploratory statistics and are limited to a single factor, affecting phone duration, analysis. Phone duration dependencies on contextual factors were estimated and written in explicit form (decision tree) in this work by means of machine learning method. 2. Construction of language independent method for creating phone duration models using very large, multi-speaker, automatically annotated speech corpus. Most of the researchers worldwide use speech corpus that are: relatively small scale, single speaker, manually annotated or at least validated by experts. Usually the referred reasons are: using multi-speaker speech corpora is inappropriate because different speakers have different pronunciation manners and speak in different speech rate; automatically annotated corpuses lack accuracy. The created method for phone duration modeling enables the use of such corpus. The main components of the created method are: the reduction of noisy data in speech corpus; normalization of speaker specific phone durations by using phone type clustering. The performed listening tests of synthesized speech, showed that: the perceived naturalness is affected by the underlying phones durations; The use of contextual... [to full text]