National Repository of Grey Literature 8 records found  Search took 0.00 seconds. 
Robust Audio Dereverberation and Denoising
Košina, Simon ; Skácel, Miroslav (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
The goal of this thesis was to create a speech enhancement and dereverberation model for audio recordings coming from aircraft VHF communication. First, the thesis covers some theoretical grounds of machine learning and types of neural networks commonly used in such scenarios. Following is a description of the used framework, datasets and the implementation itself. Last chapters are focused on the performed experiments and their evaluation. At the end we talk about the future work that can be done in order to further improve the achieved results.
Query-by-Example Keyword Spotting
Skácel, Miroslav ; Hannemann, Mirko (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
Tato diplomová práce se zabývá moderními přístupy detekce klíčových slov a detekce frází v řečových datech. V úvodní části je seznámení s problematikou a teoretický popis metod pro detekci. Následuje popis reprezentace vstupních datových sad použitých při experimentech a evaluaci. Dále jsou uvedeny metody pro detekci klíčových slov definovaných vzorem. Následně jsou popsány evaluační metody a techniky použité pro skórování. Po provedení experimentů na datových sadách a po evaluaci jsou diskutovány výsledky. V dalším kroku jsou navrženy a poté implementovány moderní postupy vedoucí k vylepšení systému pro detekci a opět je provedena evaluace a diskuze dosažených výsledků. V závěrečné části je práce zhodnocena a jsou zde navrženy další směy vývoje našeho systému. Příloha obsahuje manuál pro používání implementovaných skriptů.
Mobile Applications for Real-Time Noise Removal
Siladi, František ; Skácel, Miroslav (referee) ; Novotný, Ondřej (advisor)
The goal of this bachelor's thesis is to create a mobile application which will remove  the noise from speech in real time. The first chapter describes the theory related to signal processing and described filters for denoising. The following chapter summarizes existing solutions. The third chapter contains my own design and implementation. At the end of this thesis is the evaluation of the application and evaluation from users.
Searching Acoustic Patterns in Speech Data without Recognition
Skácel, Miroslav ; Fapšo, Michal (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
This work investigates into methods for words, word phrases and longer segments detection in large speech data sets in an unsupervised way. At first, basics for the given topic and principles of modern methods for searching of repeating objects are introduced. The representation and segmentation of the input data are described. Techniques for object detection in speech are presented. The description of found motifs modelling follows. The next step defi nes data sets for experiments in which spoken term detection by an example is performed. The system requirements are described. In the conclusion, the work is summarised and suggestions for further development are discussed.
Robust Audio Dereverberation and Denoising
Košina, Simon ; Skácel, Miroslav (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
The goal of this thesis was to create a speech enhancement and dereverberation model for audio recordings coming from aircraft VHF communication. First, the thesis covers some theoretical grounds of machine learning and types of neural networks commonly used in such scenarios. Following is a description of the used framework, datasets and the implementation itself. Last chapters are focused on the performed experiments and their evaluation. At the end we talk about the future work that can be done in order to further improve the achieved results.
Mobile Applications for Real-Time Noise Removal
Siladi, František ; Skácel, Miroslav (referee) ; Novotný, Ondřej (advisor)
The goal of this bachelor's thesis is to create a mobile application which will remove  the noise from speech in real time. The first chapter describes the theory related to signal processing and described filters for denoising. The following chapter summarizes existing solutions. The third chapter contains my own design and implementation. At the end of this thesis is the evaluation of the application and evaluation from users.
Searching Acoustic Patterns in Speech Data without Recognition
Skácel, Miroslav ; Fapšo, Michal (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
This work investigates into methods for words, word phrases and longer segments detection in large speech data sets in an unsupervised way. At first, basics for the given topic and principles of modern methods for searching of repeating objects are introduced. The representation and segmentation of the input data are described. Techniques for object detection in speech are presented. The description of found motifs modelling follows. The next step defi nes data sets for experiments in which spoken term detection by an example is performed. The system requirements are described. In the conclusion, the work is summarised and suggestions for further development are discussed.
Query-by-Example Keyword Spotting
Skácel, Miroslav ; Hannemann, Mirko (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
Tato diplomová práce se zabývá moderními přístupy detekce klíčových slov a detekce frází v řečových datech. V úvodní části je seznámení s problematikou a teoretický popis metod pro detekci. Následuje popis reprezentace vstupních datových sad použitých při experimentech a evaluaci. Dále jsou uvedeny metody pro detekci klíčových slov definovaných vzorem. Následně jsou popsány evaluační metody a techniky použité pro skórování. Po provedení experimentů na datových sadách a po evaluaci jsou diskutovány výsledky. V dalším kroku jsou navrženy a poté implementovány moderní postupy vedoucí k vylepšení systému pro detekci a opět je provedena evaluace a diskuze dosažených výsledků. V závěrečné části je práce zhodnocena a jsou zde navrženy další směy vývoje našeho systému. Příloha obsahuje manuál pro používání implementovaných skriptů.

See also: similar author names
5 Skácel, Martin
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.