Optimalizovaná a paralelní implementace metod pro rozpoznávání řeči

Abstract

Tato práce se zabývá analýzou a optimalizací metod rozpoznávání řeči z hlediska rychlosti výpočtu a přesnosti rozpoznávání. Je použito rozpoznávání řeči využívající skrytých Markovových modelů. Optimalizace z hlediska času výpočtu je zaměřena na zrychlení výpočtu akustických pravděpodobností a dekódování jako celku. Druhá část práce se zabývá analýzou a optimalizací rozpoznávání z hlediska jeho úspěšnosti. Rozpoznávány byly promluvy sestávající z posloupnosti číslovek. Je stanoven optimální počet stavů HMM připadajících na každé slovo a způsob normalizace dat a je zavedena penalizace slov. Dále je získána referenční posloupnost stavů HMM a na jejím základě jsou hledány nejčastěji se vyskytující záměny. Závěrem práce je zkoumán vliv zkreslení dat na kvalitu rozpoznávání.