|
|
Dereverberace založená na neuronových sítích
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
V posledných rokoch sa rozrástlo využitie neurónových sietí v oblasti spracovania reči. Táto bakalárska práca sa zaoberá implementáciou a vyhodnocovaním algoritmu na odstránenie dozvuku (reverberácie), ktorý využíva hlboké neurónové siete pre odhad výkonového spektra z rečovej nahrávky. Tento algoritmus je založený na najmodernejšom algoritme, Weighted prediction error (WPE), ktorý dokáže zredukovať reverberáciu z rečovej nahrávky. Táto práca obsahuje sumarizáciu teórie o dereverberácii, neurónových sieťach a algoritme WPE. V tejto práci sa experimentovalo s rôznymi architektúrami neurónových sietí, ktoré následne boli natrénované na rozdielnych dátových sadách s rôznymi vlastnosťami. Výsledky experimentov ukazujú, že naša modifikácia WPE dosahuje lepších výsledkov ako konvenčný algoritmus, a to najmä pre situácie, v ktorých je dĺžka spracovaného signálu krátka.
|
|
|
Far-Field Speech Recognition
Žmolíková, Kateřina ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The accuracy of speech recognition systems today is very high. However, when speech is captured by a far-field microphone, it can be severely distorted by noise and reverberation and the performance of speech recognition degrades significantly. One way to alleviate this problem is to use microphone arrays. This thesis addresses the methods of combining signals from multiple microphones to improve the quality of the signal and final speech recognition accuracy. It summarizes the theory of speech recognition and the most popular techniques for array processing. Afterwards, it demonstrates and analyzes the results obtained by two different methods for beamforming and a method for dereverberation of multichannel signals. Finally, it examines an alternative way of performing beamforming using neural networks.
|
|
|
Dereverberace založená na neuronových sítích
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
V posledných rokoch sa rozrástlo využitie neurónových sietí v oblasti spracovania reči. Táto bakalárska práca sa zaoberá implementáciou a vyhodnocovaním algoritmu na odstránenie dozvuku (reverberácie), ktorý využíva hlboké neurónové siete pre odhad výkonového spektra z rečovej nahrávky. Tento algoritmus je založený na najmodernejšom algoritme, Weighted prediction error (WPE), ktorý dokáže zredukovať reverberáciu z rečovej nahrávky. Táto práca obsahuje sumarizáciu teórie o dereverberácii, neurónových sieťach a algoritme WPE. V tejto práci sa experimentovalo s rôznymi architektúrami neurónových sietí, ktoré následne boli natrénované na rozdielnych dátových sadách s rôznymi vlastnosťami. Výsledky experimentov ukazujú, že naša modifikácia WPE dosahuje lepších výsledkov ako konvenčný algoritmus, a to najmä pre situácie, v ktorých je dĺžka spracovaného signálu krátka.
|
|
|
Far-Field Speech Recognition
Žmolíková, Kateřina ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The accuracy of speech recognition systems today is very high. However, when speech is captured by a far-field microphone, it can be severely distorted by noise and reverberation and the performance of speech recognition degrades significantly. One way to alleviate this problem is to use microphone arrays. This thesis addresses the methods of combining signals from multiple microphones to improve the quality of the signal and final speech recognition accuracy. It summarizes the theory of speech recognition and the most popular techniques for array processing. Afterwards, it demonstrates and analyzes the results obtained by two different methods for beamforming and a method for dereverberation of multichannel signals. Finally, it examines an alternative way of performing beamforming using neural networks.
|
host ::
RSS.