Original title:
Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification
Translated title:
New Techniques in Neural Networks Training - Connectionist Temporal Classification
Authors:
Gajdár, Matúš ; Švec, Ján (referee) ; Karafiát, Martin (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2017
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou neurónových sietí a ich využití v oblasti rozpoznávania reči. Na začiatok si priblížime teóriu rozpoznávania reči, následne na to nadväzuje problematika neurónových sietí spojená s vysvetlením metódy connectionist temporal classification. V ďalšej časti sú popísané nástroje vďaka ktorým sme mohli uskutočniť trénovanie neurónových sietí, spojené s popisom jednotlivých experimentov, ktoré sme spraviliaby sme zistili vplyv metódy connectionist temporal classification na presnosť predpovedania správnych foném. V záverečnej časti sa nachádza zhrnutie práce a celkové zhodnotenie experimentov.
This bachelor’s thesis deals with neural network and their use in speech recognition. Firstly,there is some theory about speech recognition, afterwards we show theory around neural networks in connection with connectionist temporal classification method. In next chapter we introduce toolkits, which were used for training of neural networks and also experiments done by them to find out impact of connectionist temporal classification method on precisionin phoneme decoding. The last chapter include summarization of work and overall evaluation of experiments.
Keywords:
CNTK; CTC; EESEN; LSTM; neural network; Speech recognition; CNTK; CTC; EESEN; LSTM; neurónové siete; Rozpoznávanie reči
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/11012/69892