|
|
Recognition of Multi-Talker Overlapping Speech Using Neural Networks
Hradil, Jaromír ; Švec, Ján (referee) ; Žmolíková, Kateřina (advisor)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním řeči překrývajících se řečníků pomocí neuronové sítě. Zkoumá problém rozpoznávání řečí od vícero řečníků a způsoby, jimiž se tento daný problém řeší. Jedná se konkrétně o aplikaci kromě tradičních komponentů jako konvoluční neuronové sítě, LSTM atd. také speciálních komponentů: attention mechanismus a gated konvoluce. A dále také aplikace techniky zvanou permutation invariant training. Součástí této práce je aplikování těchto přístupů na přidělená trénovací data, která jsou tvořena uměle vytvořenými směsmi dvou řečníků předčítající články z Wall Street Journal. Dalším krokem bylo natrénování příslušných architektur používající kombinující prvky zmíněné nahoře. Modely v této práci nahrazují akustický model. Jednalo se o dvě architektury užívající různé typy attention mechanismu a o jednu bez něj. Experimenty ukázaly, že architektury užívající attention mechanismus v tomto typu úlohy něpřekonaly tradičnější architekturu s užitím gated konvolucí. Přesto ale ukázaly potenciál.
|
|
|
High Level Analysis of the Psychotherapy Sessions
Polok, Alexander ; Karafiát, Martin (referee) ; Matějka, Pavel (advisor)
This work focuses on analyzing psychotherapy sessions within the DeePsy research project. This work aims to design and develop features that model the session dynamics, which can reveal seemingly subtle nuances. The mentioned features are automatically extracted from the source recording using neural networks. They are further processed, compared across sessions, and displayed graphically, creating a document that acts as a feedback document about the session for the therapist. Furthermore, this assistive tool can help therapists to professionally grow and to provide better psychotherapy in the future. A relative improvement in voice activity detection of 37.82% was achieved. The VBx diarization system was generalized to converge to two speakers with a minimum relative error rate degradation of 0.66%. An automatic speech recognition system has been trained with a 17.06% relative improvement over the best available hybrid model. Models for sentiment classification, type of therapeutic interventions, and overlapping speech detection were also trained.
|
|
|
Recognition of Multi-Talker Overlapping Speech Using Neural Networks
Hradil, Jaromír ; Švec, Ján (referee) ; Žmolíková, Kateřina (advisor)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním řeči překrývajících se řečníků pomocí neuronové sítě. Zkoumá problém rozpoznávání řečí od vícero řečníků a způsoby, jimiž se tento daný problém řeší. Jedná se konkrétně o aplikaci kromě tradičních komponentů jako konvoluční neuronové sítě, LSTM atd. také speciálních komponentů: attention mechanismus a gated konvoluce. A dále také aplikace techniky zvanou permutation invariant training. Součástí této práce je aplikování těchto přístupů na přidělená trénovací data, která jsou tvořena uměle vytvořenými směsmi dvou řečníků předčítající články z Wall Street Journal. Dalším krokem bylo natrénování příslušných architektur používající kombinující prvky zmíněné nahoře. Modely v této práci nahrazují akustický model. Jednalo se o dvě architektury užívající různé typy attention mechanismu a o jednu bez něj. Experimenty ukázaly, že architektury užívající attention mechanismus v tomto typu úlohy něpřekonaly tradičnější architekturu s užitím gated konvolucí. Přesto ale ukázaly potenciál.
|
guest ::
