|
|
Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition
Kubalík, Jakub ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Mikolov, Tomáš (vedoucí práce)
The preliminary goals of this project were to get familiar with language modeling for speech recognition and techniques for acquisition of text data from the Web. Speech recognition techniques are introduced and statistical language modeling is described in detail. The text also covers mining models and techniques, information retrieval especially. Specific problems of Web mining are discussed and Google search is introduced. Special attention was paid to detailed description of implementation of the text mining system. However, the main goal of this work was to determine, whether the data acquired from the Web can provide some improvement into the recognition systems. The text is describing experiments, which use the retrieved Web data to update sample language models.
|
|
|
Autonomní jednokanálový deinterleaving
Tomešová, Tereza ; Žák, Libor (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá autonomním jednokanálovým deinterleavingem. Autonomní jednokánálový deinterleaving je proces separace přijaté sekvence radiolokačních impulzů od více emiterů na sekvence od jednotlivých emiterů, který jep rováděn bez lidské pomoci. Metody využívané pro úlohu deinterleavingu lze rozdělit dle počtu parametrů používaných pro separaci a to na jednoparametrické a víceparametrické metody. Tato práce se zabývá metodami především víceparametrickými. Jako vhodné metody pro autonomní jednokanálový deinterleaving byly vybrány DBSCAN algoritmus a variační bayesovské metody. Vybrané metody byly upraveny pro úlohu deinterleavingu a implementovány v programovacím jazyce Python. Jejich účinnost byla ověřena na simulovaných datech a datech z reálného provozu.
|
|
|
Autonomní jednokanálový deinterleaving
Tomešová, Tereza ; Žák, Libor (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá autonomním jednokanálovým deinterleavingem. Autonomní jednokánálový deinterleaving je proces separace přijaté sekvence radiolokačních impulzů od více emiterů na sekvence od jednotlivých emiterů, který jep rováděn bez lidské pomoci. Metody využívané pro úlohu deinterleavingu lze rozdělit dle počtu parametrů používaných pro separaci a to na jednoparametrické a víceparametrické metody. Tato práce se zabývá metodami především víceparametrickými. Jako vhodné metody pro autonomní jednokanálový deinterleaving byly vybrány DBSCAN algoritmus a variační bayesovské metody. Vybrané metody byly upraveny pro úlohu deinterleavingu a implementovány v programovacím jazyce Python. Jejich účinnost byla ověřena na simulovaných datech a datech z reálného provozu.
|
|
|
Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition
Kubalík, Jakub ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Mikolov, Tomáš (vedoucí práce)
The preliminary goals of this project were to get familiar with language modeling for speech recognition and techniques for acquisition of text data from the Web. Speech recognition techniques are introduced and statistical language modeling is described in detail. The text also covers mining models and techniques, information retrieval especially. Specific problems of Web mining are discussed and Google search is introduced. Special attention was paid to detailed description of implementation of the text mining system. However, the main goal of this work was to determine, whether the data acquired from the Web can provide some improvement into the recognition systems. The text is describing experiments, which use the retrieved Web data to update sample language models.
|
host ::
RSS.