|
|
Query-by-Example Spoken Term Detection
Fapšo, Michal ; Matoušek, Jindřich (referee) ; Metze, Florian (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Tato práce se zabývá vyhledáváním výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů (QbE STD). Výrazy jsou zadávány v mluvené podobě a jsou vyhledány v množině řečových nahrávek, výstupem vyhledávání je seznam detekcí s jejich skóre a časováním. V práci popisujeme, analyzujeme a srovnáváme tři různé přístupy ke QbE STD v jazykově závislých a jazykově nezávislých podmínkách, s jedním a pěti příklady na dotaz. Pro naše experimenty jsme použili česká, maďarská, anglická a arabská (levantská) data, a pro každý z těchto jazyků jsme natrénovali 3-stavový fonémový rozpoznávač. To nám dalo 16 možných kombinací jazyka pro vyhodnocení a jazyka na kterém byl natrénovaný rozpoznávač. Čtyři kombinace byly tedy závislé na jazyce (language-dependent) a 12 bylo jazykově nezávislých (language-independent). Všechny QbE systémy byly vyhodnoceny na stejných datech a stejných fonémových posteriorních příznacích, pomocí metrik: nesdružené Figure-of-Merit (non pooled FOM) a námi navrhnuté nesdružené Figure-of-Merit se simulací normalizace přes promluvy (utterrance-normalized non-pooled Figure-of-Merit). Ty nám poskytly relevantní údaje pro porovnání těchto QbE přístupů a pro získání lepšího vhledu do jejich chování. QbE přístupy použité v této práci jsou: sekvenční statistické modelování (GMM/HMM), srovnávání vzorů v příznacích (DTW) a srovnávání grafů hypotéz (WFST). Abychom porovnali výsledky QbE přístupů s běžnými STD systémy vyhledávajícími textové výrazy, vyhodnotili jsme jazykově závislé konfigurace také s akustickým detektorem klíčových slov (AKWS) a systémem pro vyhledávání fonémových řetězců v grafech hypotéz (WFSTlat). Jádrem této práce je vývoj, analýza a zlepšení systému WFST QbE STD, který po zlepšení dosahuje podobných výsledků jako DTW systém v jazykově závislých podmínkách.
|
|
|
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.
|
|
|
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 Spoken Term Detection
Fapšo, Michal ; Matoušek, Jindřich (referee) ; Metze, Florian (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Tato práce se zabývá vyhledáváním výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů (QbE STD). Výrazy jsou zadávány v mluvené podobě a jsou vyhledány v množině řečových nahrávek, výstupem vyhledávání je seznam detekcí s jejich skóre a časováním. V práci popisujeme, analyzujeme a srovnáváme tři různé přístupy ke QbE STD v jazykově závislých a jazykově nezávislých podmínkách, s jedním a pěti příklady na dotaz. Pro naše experimenty jsme použili česká, maďarská, anglická a arabská (levantská) data, a pro každý z těchto jazyků jsme natrénovali 3-stavový fonémový rozpoznávač. To nám dalo 16 možných kombinací jazyka pro vyhodnocení a jazyka na kterém byl natrénovaný rozpoznávač. Čtyři kombinace byly tedy závislé na jazyce (language-dependent) a 12 bylo jazykově nezávislých (language-independent). Všechny QbE systémy byly vyhodnoceny na stejných datech a stejných fonémových posteriorních příznacích, pomocí metrik: nesdružené Figure-of-Merit (non pooled FOM) a námi navrhnuté nesdružené Figure-of-Merit se simulací normalizace přes promluvy (utterrance-normalized non-pooled Figure-of-Merit). Ty nám poskytly relevantní údaje pro porovnání těchto QbE přístupů a pro získání lepšího vhledu do jejich chování. QbE přístupy použité v této práci jsou: sekvenční statistické modelování (GMM/HMM), srovnávání vzorů v příznacích (DTW) a srovnávání grafů hypotéz (WFST). Abychom porovnali výsledky QbE přístupů s běžnými STD systémy vyhledávajícími textové výrazy, vyhodnotili jsme jazykově závislé konfigurace také s akustickým detektorem klíčových slov (AKWS) a systémem pro vyhledávání fonémových řetězců v grafech hypotéz (WFSTlat). Jádrem této práce je vývoj, analýza a zlepšení systému WFST QbE STD, který po zlepšení dosahuje podobných výsledků jako DTW systém v jazykově závislých podmínkách.
|
|
|
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.
|
guest ::
