Original title: Zobrazování uživatelských výslovností pro elektronické slovníky
Translated title: Visualization of User Pronunciations for Electronic Dictionarties
Authors: Pešán, Jan ; Chalupníček, Kamil (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2009
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato bakalářská práce se pokouší nalézt nový směr vývoje v oblasti učebních schopností elektronických slovníků. V první části je uvedeno představení základní myšlenky možnosti učení výslovnosti pomocí vizualizace fonémů. Následuje kapitola zabývající se obecným úvodem do metod zpracování řeči využívaných v této práci jako např. HMM nebo Viter­biho algoritmus. Ve třetí kapitole jsou popsány nástroje, pomocí kterých byla provedena implementace celého systému. Další kapitola rozebírá podrobně použitou technologii neu­ronových sítí jako systému odhadu věrohodností fonémů, popisuje problém kompatibility fonémových sad a použité modely fonémů. Kapitola 5 popisuje konkrétně samotnou im­plementaci systému. Zde jsou také popsány nástroje použité k přípravě dat pro systém. Ve dvou závěrečných kapitolách je poté obsaženo krátké uživatelské testování společně se screenshoty a zhodnocením celého projektu. Zde jsou také nastíněny další možné cesty vývoje tohoto systému. The aim of this bachelor's work is to try to find a new way for development in learning capabilities of electronic dictionaries. There is an introduction of the main concept of learning pronunciations with visualization of phonemes in the first part. It is followed by chapter, which does a global review of methods for speech processing used in this project, e.g. HMM or Viterbi algorithm. In the third chapter, there is description of tools that we have used for implementation of the whole system. Next chapter explains more in detail technology of neural networks, used here as probability estimator. There is also a description of problem with compatibility of the used phoneme sets and in addition, it describes used phoneme models. Chapter 5 is whole about implementation of the system. There are also described scripts and tools applied for the preparation of the source data. In the next chapter, there is a user testing with screenshots. Moreover, in the last chapter I wrote a short conclusion and possible future ways for further developing of this system.
Keywords: BS-API; forced-alignment; HMM; neural networks; phoneme; speech recognizing; BS-API; foném; forced-alignment; HMM; neuronové sítě; rozpoznávaní řeči

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/54784

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-237734


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses