Využití prostoro-časové struktury příznakových vektorů pro adaptaci neuronových sítí

Abstract

Tato práce se zabývá metodikou adaptace neuronových sítí a na řečníku adaptivním trénováním neuronových sítí pro systémy automatického rozpoznávání řeči. Obě tyto technologie, tedy jak adaptace, tak na řečníku adaptivní trénování jsou v oboru rozpoznávání řeči často využívány v rámci GMM/HMM modelovacího frameworku. Zde představují jednu z dalších přístupů k zlepšování přesnosti rozpoznávání, často za cenu pouze zanedbatelného navýšení výpočetních nároků. Zásadní předpoklad těchto dvou technik, tedy znalost identity řečníka jak během trénování, tak i během rozpoznávání je poměrně realistický a poměrně snadno zajistitelný. Je tedy žádoucí, aby byly vyvinuty ekvivalentní techniky i pro hybridní systémy rozpoznávání řeči. Cílem této práce je vyvinout a otestovat metodu adaptace a metodu na řečníku adaptivního tréningu a experimentálně ohodnotit její vliv na přesnost rozpoznávače.