|
|
Paralelní trénování neuronových sítí pro rozpoznávání řeči
Veselý, Karel ; Fousek, Petr (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na paralelizaci trénování neuronových sítí pro rozpoznávání řeči. V rámci této diplomové práce byly implementovány a porovnány dvě strategie paralelizace. První strategií je paralelizace dat s využitím rozdělení trénování do několika POSIX vláken. Druhou strategií je paralelizace uzlů s využitím platformy pro obecné výpočty na grafických kartách CUDA. V případě první strategie bylo dosaženo 4x urychlení, v případě využití platformy CUDA bylo dosaženo téměř 10x urychlení. Pro trénování byl použit algoritmus Stochastic Gradient Descent se zpětným šířením chyb. Po krátkém úvodu následuje druhá kapitola práce, která je motivační a zasazuje probém do kontextu rozpoznávání řeči. Třetí kapitola práce je teoretická a diskutuje neuronové sítě a metodu trénování. Následující kapitoly jsou zaměřené na návrh a implementaci a popisují iterativní vývoj tohoto projektu. Poslední obsáhlá kapitola popisuje testovací systém a uvádí výsledky provedených experimentů. V závěru jsou krátce zhodnoceny dosažené výsledky a nastíněna perspektiva dalšího vývoje projektu.
|
|
|
Klávesnice pomocí pohledu
Sznapka, Jakub ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem bakalářská práce je vytvoření nástroje pro psaní pohledem. Zabývá se problematikou snímání pohledu a jeho vyhodnocováním. Obsahuje popis metody Swype, která se používá při psaní na dotykových displejích. Následuje rozbor různých způsobů, pomocí kterých je možné modelovat jazyk, který nástroj používá. Hlavní část práce se věnuje samotnému návrhu nástroje, jenž umožňuje psaní pohledem a jeho implementaci za pomoci toolkitu Kaldi.
|
|
|
Rozpoznávání řeči s pomocí nástroje Sphinx-4
Kryške, Lukáš ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hledáním efektivní techniky pro strojové rozpoznávání řeči, konkrétně pak strojovým přepisem mluvené řeči do textu a následným hledáním klíčových slov. Toto řešení lze následně použit pro analýzy telefonních hovorů nebo jiné podobné aplikace. Celá diplomová práce se věnuje nástroji Sphinx-4 pro strojové rozpoznávání řeči, který využívá k popisu akustických modelů skrytých Markovových modelů (HMM – Hidden Markov Model). Práce detailně vysvětluje, jak takové modely připravit pro nový jazyk nebo dialekt jazyka a jak tyto modely softwarově implementovat v jazyce Java.
|
|
|
Dynamický dekodér pro rozpoznávání řeči
Veselý, Michal ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je funkční a značně optimalizovaná implementace dynamického dekodéru, která funguje na principu dynamického generování rozpoznávací sítě a dekódování modifikovaným algoritmem Token Passing. Implementované řešení poskytuje srovnatelné výsledky se vzorovým statickým dekodérem z BSCORE (API firmy Phonexia), přičemž přináší výraznou paměťovou úsporu, která umožňuje využití více komplexních jazykových modelů a usnadňuje integraci do mobilních zařízení či dynamické přidávání nových slov do rozpoznávače.
|
|
|
Dynamický dekodér pro rozpoznávání řeči
Veselý, Michal ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
Výstupem této práce je funkční a značně optimalizovaná implementace dynamického dekodéru, která funguje na principu dynamického generování rozpoznávací sítě a dekódování modifikovaným algoritmem Token Passing. Implementované řešení poskytuje srovnatelné výsledky se vzorovým statickým dekodérem z BSCORE (API firmy Phonexia), přičemž přináší výraznou paměťovou úsporu, která umožňuje využití více komplexních jazykových modelů a usnadňuje integraci do mobilních zařízení či dynamické přidávání nových slov do rozpoznávače.
|
|
|
Klávesnice pomocí pohledu
Sznapka, Jakub ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem bakalářská práce je vytvoření nástroje pro psaní pohledem. Zabývá se problematikou snímání pohledu a jeho vyhodnocováním. Obsahuje popis metody Swype, která se používá při psaní na dotykových displejích. Následuje rozbor různých způsobů, pomocí kterých je možné modelovat jazyk, který nástroj používá. Hlavní část práce se věnuje samotnému návrhu nástroje, jenž umožňuje psaní pohledem a jeho implementaci za pomoci toolkitu Kaldi.
|
|
|
Paralelní trénování neuronových sítí pro rozpoznávání řeči
Veselý, Karel ; Fousek, Petr (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na paralelizaci trénování neuronových sítí pro rozpoznávání řeči. V rámci této diplomové práce byly implementovány a porovnány dvě strategie paralelizace. První strategií je paralelizace dat s využitím rozdělení trénování do několika POSIX vláken. Druhou strategií je paralelizace uzlů s využitím platformy pro obecné výpočty na grafických kartách CUDA. V případě první strategie bylo dosaženo 4x urychlení, v případě využití platformy CUDA bylo dosaženo téměř 10x urychlení. Pro trénování byl použit algoritmus Stochastic Gradient Descent se zpětným šířením chyb. Po krátkém úvodu následuje druhá kapitola práce, která je motivační a zasazuje probém do kontextu rozpoznávání řeči. Třetí kapitola práce je teoretická a diskutuje neuronové sítě a metodu trénování. Následující kapitoly jsou zaměřené na návrh a implementaci a popisují iterativní vývoj tohoto projektu. Poslední obsáhlá kapitola popisuje testovací systém a uvádí výsledky provedených experimentů. V závěru jsou krátce zhodnoceny dosažené výsledky a nastíněna perspektiva dalšího vývoje projektu.
|
|
|
Rozpoznávání řeči s pomocí nástroje Sphinx-4
Kryške, Lukáš ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hledáním efektivní techniky pro strojové rozpoznávání řeči, konkrétně pak strojovým přepisem mluvené řeči do textu a následným hledáním klíčových slov. Toto řešení lze následně použit pro analýzy telefonních hovorů nebo jiné podobné aplikace. Celá diplomová práce se věnuje nástroji Sphinx-4 pro strojové rozpoznávání řeči, který využívá k popisu akustických modelů skrytých Markovových modelů (HMM – Hidden Markov Model). Práce detailně vysvětluje, jak takové modely připravit pro nový jazyk nebo dialekt jazyka a jak tyto modely softwarově implementovat v jazyce Java.
|
host ::
RSS.