|
|
Voice activity detection
Mitáček, Štěpán ; Pfeifer, Václav (referee) ; Míča, Ivan (advisor)
This work dreals with the comparison of different detection methods of speach from various audio recordings. In comparing it assesses not only the high of adjusted threshold during deciding, but also the size of individual segments to which the audiotape spreads. Detection of individual recordings can be various in different speakers and also if the interference noise occurs in the recording or not. Finaly it should be compared, which one of the tested methods is the most precise. .
|
|
|
Personal Voice Activity Detection
Sedláček, Šimon ; Landini, Federico Nicolás (referee) ; Švec, Ján (advisor)
Cílem této práce je implementovat, otestovat a vyhodnotit řečníkem podmíněnou metodu pro detekci hlasu ( Voice Activity Detection , VAD) nazvanou Personal VAD. Pro detekci využívá tato metoda LSTM neuronových sítí a jejím účelem je vytvoření systému schopného spolehlivě detekovat řečové signály cílového řečníka při zachování vlastností typického VAD systému co se velikosti modelu, odezvy a nízkých nároků na zdroje týče. Systém je trénován pro klasifikaci řečových rámců do tří tříd: neřeč, řeč necílového a řeč cílového řečníka. Za tímto účelem využívá metoda speaker embedding vektory pro reprezentaci cílového řečníka jako součást vstupních příznaků. Některé z náročnějších variant systému využívají skórování rámců systémem pro verifikaci řečníka, což vede ke zvýšení spolehlivosti klasifikace. Vedle základní metody skórování představené v originálním článku byly navrženy dvě modifikace, jež základní metodu překonaly a zlepšily spolehlivost výsledného systému i v akusticky náročných prostředích.
|
|
|
Personal Voice Activity Detection
Sedláček, Šimon ; Landini, Federico Nicolás (referee) ; Švec, Ján (advisor)
Cílem této práce je implementovat, otestovat a vyhodnotit řečníkem podmíněnou metodu pro detekci hlasu ( Voice Activity Detection , VAD) nazvanou Personal VAD. Pro detekci využívá tato metoda LSTM neuronových sítí a jejím účelem je vytvoření systému schopného spolehlivě detekovat řečové signály cílového řečníka při zachování vlastností typického VAD systému co se velikosti modelu, odezvy a nízkých nároků na zdroje týče. Systém je trénován pro klasifikaci řečových rámců do tří tříd: neřeč, řeč necílového a řeč cílového řečníka. Za tímto účelem využívá metoda speaker embedding vektory pro reprezentaci cílového řečníka jako součást vstupních příznaků. Některé z náročnějších variant systému využívají skórování rámců systémem pro verifikaci řečníka, což vede ke zvýšení spolehlivosti klasifikace. Vedle základní metody skórování představené v originálním článku byly navrženy dvě modifikace, jež základní metodu překonaly a zlepšily spolehlivost výsledného systému i v akusticky náročných prostředích.
|
|
|
Voice activity detection
Mitáček, Štěpán ; Pfeifer, Václav (referee) ; Míča, Ivan (advisor)
This work dreals with the comparison of different detection methods of speach from various audio recordings. In comparing it assesses not only the high of adjusted threshold during deciding, but also the size of individual segments to which the audiotape spreads. Detection of individual recordings can be various in different speakers and also if the interference noise occurs in the recording or not. Finaly it should be compared, which one of the tested methods is the most precise. .
|
guest ::
