|
|
Detekce klíčových slov v mluvené řeči
Zemánek, Tomáš ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Pfeifer, Václav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena pro návrh detektoru klíčových slov. Práce obsahuje popis metod, které se pro tyto účely používají a návrh vlastního detektoru. Navržený detektor je založen na metodě DTW (DYNAMIC TIME WARPING). Analýza problému proběhla na naprogramovaném modulu v jazyce ANSI C, který byl v rámci diplomové práce vytvořen. Výsledky detektoru byli vyhodnoceny pomocí metriky WER (WORD ERROR RATE) a AUC (AREA UNDER CURVE).
|
|
|
Protection of sensitive data contained in images
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in security problem of escape sensitive information, that is contained in images. The presented solution of this problem is using Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network (FCN). FCN is faster than other methods and can be applied in industry, where is a need to analyse input and output information very quickly, for example, in network traffic analysis. In the first part of this work, methods that can be used in keyword detection are described. The second part contains a description of experiment and achieved results for two models of neural network: Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network. The second one gave better results and can be used in practice.
|
|
|
Analýza entit v psychoterapeutických sezeních
Polok, Alexander ; Karafiát, Martin (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou psychoterapeutických sezení v rámci výzkumného projektu DeePsy. Jejím cílem je navrhnout a vytvořit sadu příznaků modelujících průběh sezení, jež mohou odhalit na první pohled nepatrné nuance. Zmíněné příznaky jsou automaticky extrahovány ze zdrojové nahrávky s využitím hlubokých neuronových sítí. Příznaky jsou zpracovány, porovnány napříč sezeními a graficky zobrazeny, čímž vzniká dokument plnící roli zpětné vazby o sezení pro terapeuta. Tato zpětná vazba může posloužit k profesnímu růstu a kvalitnější psychoterapii v budoucnu. Bylo dosaženo relativního zlepšení detekce řečové aktivity o 37,82 %. Byl zobecněn diarizační systém VBx ke konvergenci ke dvěma mluvčím s minimálním relativním zhoršením chybovosti o 0,66 %. Byl natrénován systém pro automatické rozpoznávání řeči, jehož chybovost je o 17,06 % relativně lepší než nejlepší dostupný hybridní model. Dále byly natrénovány systémy pro klasifikaci sentimentu, typu terapeutických intervencí a detekci překrývající se řeči.
|
|
|
Protection of sensitive data contained in images
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in security problem of escape sensitive information, that is contained in images. The presented solution of this problem is using Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network (FCN). FCN is faster than other methods and can be applied in industry, where is a need to analyse input and output information very quickly, for example, in network traffic analysis. In the first part of this work, methods that can be used in keyword detection are described. The second part contains a description of experiment and achieved results for two models of neural network: Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network. The second one gave better results and can be used in practice.
|
|
|
Detekce klíčových slov v mluvené řeči
Zemánek, Tomáš ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Pfeifer, Václav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena pro návrh detektoru klíčových slov. Práce obsahuje popis metod, které se pro tyto účely používají a návrh vlastního detektoru. Navržený detektor je založen na metodě DTW (DYNAMIC TIME WARPING). Analýza problému proběhla na naprogramovaném modulu v jazyce ANSI C, který byl v rámci diplomové práce vytvořen. Výsledky detektoru byli vyhodnoceny pomocí metriky WER (WORD ERROR RATE) a AUC (AREA UNDER CURVE).
|
host ::
RSS.