Na IT2025 IEEE konferenciji na Žabljaku, istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su studiju o kloniranju glasa i tehnologiji pretvaranja teksta u govor (TTS) za očuvanje kulturnog naslijeđa. Njihovo istraživanje upoređivalo je najsavremenije AI modele, uključujući kloniranje glasa u realnom vremenu (RVC), kornjaču AI, Bark i Coqui AI, kako bi procijenili kako mali, visokokvalitetni skupovi podataka mogu proizvesti točniji i prirodniji govor od velikih, nestrukturiranih. Studija naglašava potencijal AI u očuvanju crnogorskog jezika i usmene tradicije, omogućavajući stvaranje audio knjiga, digitalnih arhiva i interaktivnih iskustava. Ovo istraživanje utire put pristupačnijim obrazovnim resursima i poboljšanom kulturnom angažmanu koristeći sintezu govora vođenu umjetnom inteligencijom.
ABSTRACT – This research presents a comparative analysis of modern voice cloning systems, focusing on their ability to generate high-quality speech from limited training data. The paper aims to demonstrate that carefully curated smaller datasets can produce superior results to larger, less structured datasets. The investigation of multiple state-of-the-art models, including Realtime Voice Cloning (RVC), Tortoise AI, Bark, and Coqui AI, establishes optimal data preparation protocols and identifies critical factors in training data quality, with particular emphasis on applications for the Montenegrin language and cultural preservation.