|
| |
|
|
Analýza audio hovoru mezi dvěma účastníky
Polok, Alexander ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je analýza psychoterapeutických sezení. Z audionahrávek jsou extrahovány klasifikátory, které popisují proběhlou terapii. Ty jsou následně agregovány, porovnány s ostatními sezeními a graficky prezentovány v podobě zprávy shrnující daný rozhovor. Terapeutům je tímto způsobem k proběhlým sezením poskytnuta zpětná vazba, která může sloužit k profesnímu růstu a kvalitnější psychoterapii v budoucnu.
|
|
|
Voice Activity Detection
Ent, Petr ; Karafiát, Martin (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with usage Support Vector Machines (SVM) for Speech Activity Detection (SAD). The first part of the thesis deals with comparison of different feature extractions and different methods of construction supervectors for classifying speech using SVM. The second part presents SVM based SAD system. All experiments were performed on ERT broadcast new database. Final comparison with two other approaches (phoneme and GMM based) was done on standard NIST 2006 Rich Test Evaluation database.
|
|
|
Analýza audio hovoru mezi dvěma účastníky
Polok, Alexander ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je analýza psychoterapeutických sezení. Z audionahrávek jsou extrahovány klasifikátory, které popisují proběhlou terapii. Ty jsou následně agregovány, porovnány s ostatními sezeními a graficky prezentovány v podobě zprávy shrnující daný rozhovor. Terapeutům je tímto způsobem k proběhlým sezením poskytnuta zpětná vazba, která může sloužit k profesnímu růstu a kvalitnější psychoterapii v budoucnu.
|
|
| |
|
|
Voice Activity Detection
Ent, Petr ; Karafiát, Martin (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with usage Support Vector Machines (SVM) for Speech Activity Detection (SAD). The first part of the thesis deals with comparison of different feature extractions and different methods of construction supervectors for classifying speech using SVM. The second part presents SVM based SAD system. All experiments were performed on ERT broadcast new database. Final comparison with two other approaches (phoneme and GMM based) was done on standard NIST 2006 Rich Test Evaluation database.
|
host ::
RSS.