Vysokodimenzionální prostory a modelování v úloze rozpoznávání řečníka

dc.contributor.advisorRadová, Vlasta
dc.contributor.authorMachlica, Lukáš
dc.date.accepted2013-01-22
dc.date.accessioned2014-05-30T11:38:56Z
dc.date.available2004-09-01cs
dc.date.available2014-05-30T11:38:56Z
dc.date.issued2013
dc.date.submitted2012-08-27
dc.description.abstractBěhem posledních dvou desetiletí bylo v úloze automatického rozpoznávání řečníka dosaženo výrazných pokroků. Byly nahrány obrovské řečové databáze obsahující tisíce řečníků mluvících na různých akustických kanálech. Zároveň byly vyvinuty metody, které se snaží z těchto dat extrahovat co nejvíce informací. Nejmodernější metody jsou založeny na modelech Gaussovských směsí. S jejich pomocí jsou z příznakových vektorů, extrahovaných z řečových dat řečníků, počítány statistiky. Tyto statistiky jsou následně zřetězeny/pospojovány do vysokorozměrných vektorů - supervektorů. Práce se zabývá podrobným popisem metod extrakce vysokodimenzionálních supervektorů společně s technikami jejich modelování. Hlavní důraz je kladen na analýzu těchto metod, jejich propojení, a protože je při trénování systému rozpoznávání řečníka potřeba zpracovat veliké množství vstupních dat, i na jejich efektivní implementaci. Je také experimentálně vyšetřen vliv dat pro trénování na kvalitu rozpoznávání.cs
dc.description.abstract-translatedThe automatic speaker recognition made a significant progress in the last two decades. Huge speech corpora containing thousands of speakers recorded on several channels are at hand, and methods utilizing as much information as possible were developed. Nowadays state-of-the-art methods are based on Gaussian mixture models used to estimate relevant statistics from feature vectors extracted from the speech of a speaker, which are further concatenated into a high dimensional vector - supervector. Methods concerning the extraction of high dimensional supervectors along with techniques capable to build a speaker model in such a high dimensional space are described in depth and links between these methods are found. The main emphasize is laid on the analysis of these methods and an efficient implementation in order to process huge amounts of development data to train the speaker recognition system. Also the influence of development corpora on the recognition performance is experimentally tested.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format136 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier51321
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/10777
dc.language.isoencs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=51321
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectmodel Gaussovských směsícs
dc.subjectsupport vector machinecs
dc.subjectsupervektorcs
dc.subjectfaktorová analýzacs
dc.subjectredukce dimenzecs
dc.subjectrozpoznávání řečníkacs
dc.subject.translatedGaussian mixture modelsen
dc.subject.translatedsupport vector machineen
dc.subject.translatedsupervectoren
dc.subject.translatedfactor analysisen
dc.subject.translateddimensionality reductionen
dc.subject.translatedspeaker recognitionen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelDoktorskýcs
dc.thesis.degree-namePh.D.cs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.titleVysokodimenzionální prostory a modelování v úloze rozpoznávání řečníkacs
dc.title.alternativeHigh dimensional spaces and modelling in the task of speaker recognitionen
dc.typedisertační prácecs

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
dizertace_machlica.pdf
Size:
3.3 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
hodnoceni-skolitel-machlica.pdf
Size:
370.99 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
posudek-ODP-machlica.pdf
Size:
2.29 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
protokol-ODP-machlica.pdf
Size:
721.53 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce