Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.