Home > Search Results: keywords:"Klasifikace fonémů"
Search:
Search Tips :: Advanced Search
Search collections:
Sort by: Display results: Output format:
National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.00 seconds. 
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
 Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (referee) ; Schwarz, Petr (advisor)
Zvuk je nositelem velkého množství informací. S rostoucí technickou úrovní společnosti se zvyšuje množství zvukových dat. Čím více dat máme, tím hůře se člověku zpracovávají. Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání zvukových událostí pomocí neuronových sítí. Konkrétně klasifikaci fonémů a jejich kategorií. Jako klasifikátor se používá model vícevrstevného perceptronu. Práce zkoumá závislost přesnosti tohoto klasifikačního modelu na nastavených vlastnostech a hledá optimální nastavení pro maximální přesnost. Přesnost je ovlivněna také vstupními daty. Práce zkoumá vztah mezi typem vstupních dat a úspěšností klasifikačního programu, a porovnává vlastnosti vybraných typů vstupních dat. Použití kontextu u vstupních dat redukuje rozdíly námi vybranými typy vstupních prvků. Čím větší kontext použijeme, tím větší přesnosti docílíme. Problém nastává v situaci, kdy začne kontext zasahovat do jiných tříd. Pro naše experimenty jsme používali neuronovou síť se třemi skrytými vrstvami.
Detailed record
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
 Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (referee) ; Schwarz, Petr (advisor)
Zvuk je nositelem velkého množství informací. S rostoucí technickou úrovní společnosti se zvyšuje množství zvukových dat. Čím více dat máme, tím hůře se člověku zpracovávají. Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání zvukových událostí pomocí neuronových sítí. Konkrétně klasifikaci fonémů a jejich kategorií. Jako klasifikátor se používá model vícevrstevného perceptronu. Práce zkoumá závislost přesnosti tohoto klasifikačního modelu na nastavených vlastnostech a hledá optimální nastavení pro maximální přesnost. Přesnost je ovlivněna také vstupními daty. Práce zkoumá vztah mezi typem vstupních dat a úspěšností klasifikačního programu, a porovnává vlastnosti vybraných typů vstupních dat. Použití kontextu u vstupních dat redukuje rozdíly námi vybranými typy vstupních prvků. Čím větší kontext použijeme, tím větší přesnosti docílíme. Problém nastává v situaci, kdy začne kontext zasahovat do jiných tříd. Pro naše experimenty jsme používali neuronovou síť se třemi skrytými vrstvami.
Detailed record

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.
Digital Repository :: Search :: Submit :: Personalize :: Help
Powered by Invenio v1.1.2
Maintained by admin.invenio@techlib.cz
This site is also available in the following languages:
Česky  English