|
|
Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification
Gajdár, Matúš ; Švec, Ján (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Low-Dimensional Matrix Factorization in End-To-End Speech Recognition Systems
Gajdár, Matúš ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
The project covers automatic speech recognition with neural network training using low-dimensional matrix factorization. We are describing time delay neural networks with factorization (TDNN-F) and without it (TDNN) in Pytorch language. We are comparing the implementation between Pytorch and Kaldi toolkit, where we achieve similar results during experiments with various network architectures. The last chapter describes the impact of a low-dimensional matrix factorization on End-to-End speech recognition systems and also a modification of the system with TDNN(-F) networks. Using specific network settings, we were able to achieve better results with systems using factorization. Additionally, we reduced the complexity of training by decreasing network parameters with the use of TDNN(-F) networks.
|
|
|
Low-Dimensional Matrix Factorization in End-To-End Speech Recognition Systems
Gajdár, Matúš ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
The project covers automatic speech recognition with neural network training using low-dimensional matrix factorization. We are describing time delay neural networks with factorization (TDNN-F) and without it (TDNN) in Pytorch language. We are comparing the implementation between Pytorch and Kaldi toolkit, where we achieve similar results during experiments with various network architectures. The last chapter describes the impact of a low-dimensional matrix factorization on End-to-End speech recognition systems and also a modification of the system with TDNN(-F) networks. Using specific network settings, we were able to achieve better results with systems using factorization. Additionally, we reduced the complexity of training by decreasing network parameters with the use of TDNN(-F) networks.
|
|
|
Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification
Gajdár, Matúš ; Švec, Ján (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
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.
|
host ::
RSS.