|
|
Změření vlivu akustiky prostředí na úspěšnost rozpoznávače řeči
Paliesek, Jakub ; Žmolíková, Kateřina (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa venuje sledovaniu vplyvu akustických parametrov na úspešnosť rozpoznávania reči. Použité rozpoznávače sú vyhodnotené na korpusoch Speecon, Temic a LibriSpeech. Porovnávané sú rôzne verzie týchto dát, ktoré vznikli retransmisiou v niekoľkých miestnostiach a umelou retransmisiou pomocou impulzných odoziev. Tie boli vytvorené metódami Exponential sine sweep (ESS) a Maximum length sequence (MLS) pre skutočné miestnosti a tiež pomocou metódy Image source model (ISM), ktorá generuje syntetické impulzné odozvy. Výstupom je porovnanie týchto spôsobov retransmisie. Pre metódu ESS je skúmaná úspešnosť rozpoznávania pre rôzne dĺžky excitačného signálu. Okrem toho je sledovaná závislosť úspešnosti rozpoznávania na vzájomnej polohe zdroja a prijímača, prítomnosti prekážok a smere mikrofónov.
|
|
|
Vliv akustiky prostředí na úspěšnost rozpoznávače řeči
Paliesek, Jakub ; Karafiát, Martin (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa venuje vplyvom akustiky miestnosti na úspešnosť rozpoznávania reči. Na vyhodnotenie experimentov bol použitý rečový korpus LibriSpeech a databáza impulzných odoziev a šumu ReverbDB. Skúmané rozpoznávače reči boli založené na Kaldi recepte Mini LibriSpeech. Najskôr bolo zmerané, ako sa rozpoznávač dokáže naučiť rozpoznávať vo vybraných prostediach použitím rovnakých akustických podmienok pri trénovaní aj testovaní. Následne bolo experimentované s architektúrou systému s cieľom dosiahnuť čo najlepšiu robustnosť voči rôznym novým podmienkam za použitia metód pre adaptáciu na prostredie pomocou r-vektorov a i-vektorov. Bol ukázaný prínos nedávno predstavenej techniky r-vektorov aj pri použití augmentácie dát pomocou reálnych impulných odoziev.
|
|
|
Vliv akustiky prostředí na úspěšnost rozpoznávače řeči
Paliesek, Jakub ; Karafiát, Martin (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa venuje vplyvom akustiky miestnosti na úspešnosť rozpoznávania reči. Na vyhodnotenie experimentov bol použitý rečový korpus LibriSpeech a databáza impulzných odoziev a šumu ReverbDB. Skúmané rozpoznávače reči boli založené na Kaldi recepte Mini LibriSpeech. Najskôr bolo zmerané, ako sa rozpoznávač dokáže naučiť rozpoznávať vo vybraných prostediach použitím rovnakých akustických podmienok pri trénovaní aj testovaní. Následne bolo experimentované s architektúrou systému s cieľom dosiahnuť čo najlepšiu robustnosť voči rôznym novým podmienkam za použitia metód pre adaptáciu na prostredie pomocou r-vektorov a i-vektorov. Bol ukázaný prínos nedávno predstavenej techniky r-vektorov aj pri použití augmentácie dát pomocou reálnych impulných odoziev.
|
|
|
Změření vlivu akustiky prostředí na úspěšnost rozpoznávače řeči
Paliesek, Jakub ; Žmolíková, Kateřina (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa venuje sledovaniu vplyvu akustických parametrov na úspešnosť rozpoznávania reči. Použité rozpoznávače sú vyhodnotené na korpusoch Speecon, Temic a LibriSpeech. Porovnávané sú rôzne verzie týchto dát, ktoré vznikli retransmisiou v niekoľkých miestnostiach a umelou retransmisiou pomocou impulzných odoziev. Tie boli vytvorené metódami Exponential sine sweep (ESS) a Maximum length sequence (MLS) pre skutočné miestnosti a tiež pomocou metódy Image source model (ISM), ktorá generuje syntetické impulzné odozvy. Výstupom je porovnanie týchto spôsobov retransmisie. Pre metódu ESS je skúmaná úspešnosť rozpoznávania pre rôzne dĺžky excitačného signálu. Okrem toho je sledovaná závislosť úspešnosti rozpoznávania na vzájomnej polohe zdroja a prijímača, prítomnosti prekážok a smere mikrofónov.
|
host ::
RSS.