Název: Personal Voice Activity Detection
Překlad názvu: Personal Voice Activity Detection
Autoři: Sedláček, Šimon ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Švec, Ján (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2021
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Cílem této práce je implementovat, otestovat a vyhodnotit řečníkem podmíněnou metodu pro detekci hlasu ( Voice Activity Detection , VAD) nazvanou Personal VAD. Pro detekci využívá tato metoda LSTM neuronových sítí a jejím účelem je vytvoření systému schopného spolehlivě detekovat řečové signály cílového řečníka při zachování vlastností typického VAD systému co se velikosti modelu, odezvy a nízkých nároků na zdroje týče. Systém je trénován pro klasifikaci řečových rámců do tří tříd: neřeč, řeč necílového a řeč cílového řečníka. Za tímto účelem využívá metoda speaker embedding vektory pro reprezentaci cílového řečníka jako součást vstupních příznaků. Některé z náročnějších variant systému využívají skórování rámců systémem pro verifikaci řečníka, což vede ke zvýšení spolehlivosti klasifikace. Vedle základní metody skórování představené v originálním článku byly navrženy dvě modifikace, jež základní metodu překonaly a zlepšily spolehlivost výsledného systému i v akusticky náročných prostředích. This work aims to implement, test, and evaluate a speaker-conditioned Voice Activity Detection (VAD) method called Personal VAD. The method builds upon an LSTM-based approach to VAD and its purpose is to introduce a system that can reliably detect speech of a target speaker, while retaining the typical characteristics of a VAD system, mainly in terms of small model size, low latency, and low necessary computational resources. The system is trained to distinguish between three classes: non-speech, target speaker speech, and non-target speaker speech. For this purpose, the method utilizes speaker embeddings as a part of the input feature vector to represent the target speaker. Some of the more heavyweight personal VAD variants also make use of speaker verification scores issued to each frame based on the target embedding, resulting in a more robust system. In addition to the one scoring method presented in the original article, two other scoring approaches are introduced, both outperforming the baseline method and improving the performance even for acoustically challenging conditions.
Klíčová slova: d-vector; long short-term memory; LSTM; recurrent neural networks; speaker embeddings; speaker recognition; speech detection; voice activity detection; d-vector; detekce hlasové aktivity; detekce řeči; long short-term memory; LSTM; rekurentní neuronové sítě; rozpoznání mluvčího; speaker embeddings

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/11012/198920

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-599766


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce