Data Augmentation Methods for Improving Performance of E2E ASR Systems on Distant Speech – Bc. Martin Motejlek
Bc. Martin Motejlek
Diplomová práce
Data Augmentation Methods for Improving Performance of E2E ASR Systems on Distant Speech
Data Augmentation Methods for Improving Performance of E2E ASR Systems on Distant Speech
Abstract:
Tato práce se zabývá augmentací dat pro systémy automatického rozpoznávání řeči (ASR) typu end-to-end (E2E) s cílem zlepšit metriku word error rate (WER) na vzdálené řeči. Experimenty jsou provedeny na angličtině. ASR systém využívá toolkit WeNet s E2E architekturou s enkodérem typu Conformer. Techniky augmentace jsou laděny na 500 hodinách relativně čistých trénovacích dat. Byly navrženy dvě vlastní …víceAbstract:
This thesis deals with data augmentation for end-to-end (E2E) automatic speech recognition (ASR) systems with the goal of improving word error rate (WER) on distant speech. Experiments are conducted on English. The ASR system uses the WeNet toolkit with an E2E architecture featuring a Conformer encoder. The augmentation policies are tuned on 500 hours of relatively clean training data. Two custom augmentation …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2025
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: doc. Ing. Petr Červa, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
MOTEJLEK, Martin. \textit{Data Augmentation Methods for Improving Performance of E2E ASR Systems on Distant Speech}. Online. Diplomová práce. Liberec: Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií. 2025. Dostupné z: https://theses.cz/id/zms1ry/.
Jak správně citovat práci
Motejlek, Martin. Data Augmentation Methods for Improving Performance of E2E ASR Systems on Distant Speech. Liberec, 2025. diplomová práce (Ing.). Technická univerzita v Liberci. Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studiíTechnická univerzita v Liberci
Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studiíMagisterský studijní program / obor:
Informační technologie / Inteligentní systémy
Práce na příbuzné téma
-
PARAMETRICKY EFEKTIVNÍ MODELY PRO AUTOMATICKÉ ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI A JAZYKA
Amrutha Prasad -
PARAMETRICKY EFEKTIVNÍ MODELY PRO AUTOMATICKÉ ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI A JAZYKA
Amrutha Prasad -
Automatické rozpoznávání šeptavé řeči
Daniel CAJTHAML -
Automatické generování interpunkce v systémech rozpoznávání řeči
Martin Poláček -
Efektivní trénování neuronových sítí pro automatické rozpoznávání řeči
Dominik Huml -
Evaluace a adaptace open-source systémů pro automatické rozpoznávání řeči s přiřazením identity mluvčího
Daniel Svatopluk Bohata -
PARAMETRICKY EFEKTIVNÍ MODELY PRO AUTOMATICKÉ ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI A JAZYKA
Amrutha Prasad -
PARAMETRICKY EFEKTIVNÍ MODELY PRO AUTOMATICKÉ ROZPOZNÁVÁNÍ ŘEČI A JAZYKA
Amrutha Prasad
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Theses zms1ry zms1ry/2
7. 5. 2025
Složky
Soubory
Šmída, J.
8. 5. 2025




