Název:
Detekce témat z mluvené řeči
Překlad názvu:
Topic Detection from Spoken Speech
Autoři:
Škeřík, Zdeněk ; Szőke, Igor (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2015
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí témat z mluvené řeči. Zpracováním a převodem mluvené řeči na text se zabývá první část práce. Samotný problém detekce témat je řešen dvěma odlišnými přístupy - strojovým učením a expertním přístupen kladení velmi přesného dotazu na dokument. Obě metody jsou testovány nad sadou dat, statisticky vyhodnoceny a porovnány.
This thesis is about topic detection from spoken speech. The first part of the thesis deals with speech transcription to text. The thesis describes two different solutions of the topic detection - a machine learning based solution and an expert solution that composes a very precise query describing the document topic. Both methods are tested on a set of recordings and compared.
Klíčová slova:
Detekce témat; mluvená řeč; Phonexia.; přepis řeči; přesně kladený dotaz; strojové učení; řečové technologie; exactly asked query; Phonexia.; speech technologies; speech transcription; spoken speech; Topic detection
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/52372