|
|
Modelování jazyka v rozpoznávání češtiny
Mikolov, Tomáš ; Černocký, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou jazykových modelů v oblasti automatického přepisu mluvené řeči. V teoretické části jsou rozebrány současně používané metody pro pokročilé jazykové modelování založené na statistickém přístupu - modely založené na třídách, na faktorech a na neuronových sítích. Následně je popsána implementace jazykového modelu založeného na dvou neuronových sítích. V závěru práce jsou uvedeny výsledky dosažené na Pražském a Brněnském mluveném korpusu (cca 1 170 000 slov) - redukce perplexity o zhruba 20%. Výsledky dosažené při reskórování N-best listů ukazují zlepšení při rozpoznávání spontánní řeči o více než 1%. V závěru práce jsou uvedeny možnosti využití práce, její možná rozšíření a také jsou uvedeny hlavní nevýhody současně používaných přístupů pro statistické jazykové modelování.
|
|
|
Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování
Labaš, Dominik ; Černocký, Jan (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá akceleráciou neurónovej siete pre jazykové modelovanie. Cieľom práce je optimalizovať model doprednej neurónovej siete. Pri urýchľovaní neurónovej siete sme využili zmenu aktivačnej funkcie, predpočítanie matíc pre výpočet skrytej vrstvy, implementáciu cache histórie modelu a odstránenie normalizácie. Model s najlepšími výsledkami bol zrýchlený o 75.3\%.
|
|
|
Topic Identification from Spoken TED-Talks
Vašš, Adam ; Ondel, Lucas Antoine Francois (oponent) ; Kesiraju, Santosh (vedoucí práce)
This thesis deals with the problems of language recognition and topic classification, using TED-LIUM corpus to train both the ASR and classification models. The ASR system is built using the Kaldi toolkit, achieving the WER of 16.6%. The classification problem is addressed using linear classification methods, specifically Multinomial Naive Bayes and Linear Support Vector Machines, the latter method achieving higher topic classification accuracy.
|
|
| |
|
|
Topic Identification from Spoken TED-Talks
Vašš, Adam ; Ondel, Lucas Antoine Francois (oponent) ; Kesiraju, Santosh (vedoucí práce)
This thesis deals with the problems of language recognition and topic classification, using TED-LIUM corpus to train both the ASR and classification models. The ASR system is built using the Kaldi toolkit, achieving the WER of 16.6\%. The classification problem is addressed using linear classification methods, specifically Multinomial Naive Bayes and Linear Support Vector Machines, the latter method achieving higher topic classification accuracy.
|
|
|
Topic Identification from Spoken TED-Talks
Vašš, Adam ; Ondel, Lucas Antoine Francois (oponent) ; Kesiraju, Santosh (vedoucí práce)
This thesis deals with the problems of language recognition and topic classification, using TED-LIUM corpus to train both the ASR and classification models. The ASR system is built using the Kaldi toolkit, achieving the WER of 16.6%. The classification problem is addressed using linear classification methods, specifically Multinomial Naive Bayes and Linear Support Vector Machines, the latter method achieving higher topic classification accuracy.
|
|
|
Topic Identification from Spoken TED-Talks
Vašš, Adam ; Ondel, Lucas Antoine Francois (oponent) ; Kesiraju, Santosh (vedoucí práce)
This thesis deals with the problems of language recognition and topic classification, using TED-LIUM corpus to train both the ASR and classification models. The ASR system is built using the Kaldi toolkit, achieving the WER of 16.6\%. The classification problem is addressed using linear classification methods, specifically Multinomial Naive Bayes and Linear Support Vector Machines, the latter method achieving higher topic classification accuracy.
|
|
|
Akcelerace neuronové sítě pro jazykové modelování
Labaš, Dominik ; Černocký, Jan (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá akceleráciou neurónovej siete pre jazykové modelovanie. Cieľom práce je optimalizovať model doprednej neurónovej siete. Pri urýchľovaní neurónovej siete sme využili zmenu aktivačnej funkcie, predpočítanie matíc pre výpočet skrytej vrstvy, implementáciu cache histórie modelu a odstránenie normalizácie. Model s najlepšími výsledkami bol zrýchlený o 75.3\%.
|
|
| |
|
|
Modelování jazyka v rozpoznávání češtiny
Mikolov, Tomáš ; Černocký, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou jazykových modelů v oblasti automatického přepisu mluvené řeči. V teoretické části jsou rozebrány současně používané metody pro pokročilé jazykové modelování založené na statistickém přístupu - modely založené na třídách, na faktorech a na neuronových sítích. Následně je popsána implementace jazykového modelu založeného na dvou neuronových sítích. V závěru práce jsou uvedeny výsledky dosažené na Pražském a Brněnském mluveném korpusu (cca 1 170 000 slov) - redukce perplexity o zhruba 20%. Výsledky dosažené při reskórování N-best listů ukazují zlepšení při rozpoznávání spontánní řeči o více než 1%. V závěru práce jsou uvedeny možnosti využití práce, její možná rozšíření a také jsou uvedeny hlavní nevýhody současně používaných přístupů pro statistické jazykové modelování.
|
host ::
RSS.