Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 6 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Přidávání nových slov v dynamickém dekodéru pro rozpoznávání řeči
Škrdlík, Kryštof ; Veselý, Karel (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je modifikovaný rozpoznávač řeči firmy Phonexia, do kterého je možné za běhu přidávat nová slova, která nejsou obsažena v jeho slovníku. Zvolená implementovaná metoda funguje na principu vkládání konečných automatů s novými slovy přímo do modifikované statické rozpoznávací sítě popisující kombinovaný jazykový a výslovnostní model rozpoznávače na předem připravená místa. Tato metoda poskytuje srovnatelné výsledky s výchozím rozpoznávačem.
Finite State Grammars and Language Models for Automatic Speech Recognition
Beneš, Karel ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Hannemann, Mirko (vedoucí práce)
This thesis deals with the transformation of Context Free Grammars (CFG) into Weighted Finite State Transducers (WFST). A subset of CFG is chosen, that can be transformed exactly. Both the test of whether a CFG fulfills such condition and the algorithm for the following transformation are presented. A tool has been implemented, which performs both these tasks, also its input and output processing are reported. Using this tool, a speech recognition system for aircraft cockpit control has been built. Results are presented which show, that the system based on the transformed grammar outperforms the system based on general-purpose language model.
Dynamický dekodér pro rozpoznávání řeči
Veselý, Michal ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je funkční a značně optimalizovaná implementace dynamického dekodéru, která funguje na principu dynamického generování rozpoznávací sítě a dekódování modifikovaným algoritmem Token Passing. Implementované řešení poskytuje srovnatelné výsledky se vzorovým statickým dekodérem z BSCORE (API firmy Phonexia), přičemž přináší výraznou paměťovou úsporu, která umožňuje využití více komplexních jazykových modelů a usnadňuje integraci do mobilních zařízení či dynamické přidávání nových slov do rozpoznávače.
Přidávání nových slov v dynamickém dekodéru pro rozpoznávání řeči
Škrdlík, Kryštof ; Veselý, Karel (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je modifikovaný rozpoznávač řeči firmy Phonexia, do kterého je možné za běhu přidávat nová slova, která nejsou obsažena v jeho slovníku. Zvolená implementovaná metoda funguje na principu vkládání konečných automatů s novými slovy přímo do modifikované statické rozpoznávací sítě popisující kombinovaný jazykový a výslovnostní model rozpoznávače na předem připravená místa. Tato metoda poskytuje srovnatelné výsledky s výchozím rozpoznávačem.
Dynamický dekodér pro rozpoznávání řeči
Veselý, Michal ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je funkční a značně optimalizovaná implementace dynamického dekodéru, která funguje na principu dynamického generování rozpoznávací sítě a dekódování modifikovaným algoritmem Token Passing. Implementované řešení poskytuje srovnatelné výsledky se vzorovým statickým dekodérem z BSCORE (API firmy Phonexia), přičemž přináší výraznou paměťovou úsporu, která umožňuje využití více komplexních jazykových modelů a usnadňuje integraci do mobilních zařízení či dynamické přidávání nových slov do rozpoznávače.
Finite State Grammars and Language Models for Automatic Speech Recognition
Beneš, Karel ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Hannemann, Mirko (vedoucí práce)
This thesis deals with the transformation of Context Free Grammars (CFG) into Weighted Finite State Transducers (WFST). A subset of CFG is chosen, that can be transformed exactly. Both the test of whether a CFG fulfills such condition and the algorithm for the following transformation are presented. A tool has been implemented, which performs both these tasks, also its input and output processing are reported. Using this tool, a speech recognition system for aircraft cockpit control has been built. Results are presented which show, that the system based on the transformed grammar outperforms the system based on general-purpose language model.

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