Detekce klíčových frází

Martin MAJER

Bakalářská práce

Spoken term detection

Anotace:

Tato práce se zabývá klasifikací izolovaných slov pomocí neuronových sítí, klasifikátoru SVM a klasifikátoru založeném na algoritmu Dynamic Time Warping s ohledem na nízkou výpočetní náročnost. V první části jsou představeny příznaky v časové a frekvenční oblasti a odvozeny využité klasifikační algoritmy. Ve druhé části jsou uvedeny zvolené parametrizace testovaných příznaků a struktura navržených klasifikačních algoritmů. V závěru práce je pak vyhodnocena přesnost klasifikace jednotlivých metod pro zvolené parametrizace příznaků.

Abstract:

This thesis focuses on low computational cost isolated word recognition using neural networks, SVM classifier and Dynamic Time Warping based classifier. First part of the thesis introduces features in time and frequency domain and used classification techniques are derived. Parameterizations of tested features and structure of proposed classification algorithms are described in the second part of the thesis. Classification accuracy results of proposed methods for feature parameterizations are presented at the end of the thesis.

Klíčová slova

zpracování akustického signálu, extrakce příznaků, detekce klíčových frází, dynamic time warping, support vector machine, neuronová síť

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 5. 2016

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Luboš Šmídl, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikované vědy a informatika / Kybernetika a řídicí technika