Název: Adaptace rozpoznávače řeči na datech bez přepisu
Překlad názvu: Unsupervised Adaptation of Speech Recognizer
Autoři: Švec, Ján ; Karafiát, Martin (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2015
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Cílem práce je vytvořit a otestovat techniky pro adaptaci rozpoznávače řeči na audionahrávkach bez slovního přepisu. Nejprve připravíme data pro trenovaní rozpoznavače řeči a natrénujeme počáteční systém. Tímto rozpoznavačem přepišeme neznáma data a zaměříme se na experimentování s výběrem kvalitních adaptačních dat na základě míry kvality přepisu. Systém na nově vytvořené sadě přetrénujeme a vyhodnotíme úspešnost. Dále experimentujeme s množstvím adaptačních dat. The goal of this thesis is to design and test techniques for unsupervised adaptation of speech recognizers on some audio data without any textual transcripts. A training set is prepared at first, and a baseline speech recognition system is trained. This sistem is used to transcribe some unseen data. We will experiment with an adaptation data selection process based on some speech transcript quality measurement. The system is re-trained on this new set than, and the accuracy is evaluated. Then we experiment with the amount of adaptation data.
Klíčová slova: adaptace; akustický model; jazykový model; konfidence; rozpoznávaní řeči; acustic model; adaptation; confidence; language model; speech recognition

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/11012/52268

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-602332


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