Rozpoznávání fónů pomocí neuronové sítě – Bc. Martin MAJER
Bc. Martin MAJER
Master's thesis
Rozpoznávání fónů pomocí neuronové sítě
Phoneme recognition using a neural network
Anotácia:
Tato práce se zabývá klasifikací fonémů pomocí různých architektur neuronových sítí. V první části práce je představena obecná teorie dopředných a rekurentních neuronových sítí a následně metoda CTC (connectionist temporal classification). Ve druhé části je pak vyhodnocena přesnost rozpoznání šesti navržených architektur nad čtyřmi parametrizacemi pro dvě datové sady o různé velikosti. Ukázalo se, …viacAbstract:
This thesis focuses on the phoneme recognition using various architectures of neural networks. The first part introduces theory of feedforward and recurrent neural networks followed by the introduction of the method CTC (connectionist temporal classification). The second part presents comparison of accuracy of recognition between six architectures on four parametrizations generated from two datasets …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2018
Zverejniť od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: Ing. Luboš Šmídl, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
MAJER, Martin. Rozpoznávání fónů pomocí neuronové sítě. Plzeň, 2018. diplomová práce (Ing.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesMaster programme / odbor:
Computer Science and Engineering / Control and Decision-Making Systems
Práce na příbuzné téma
-
Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification
Matúš Gajdár -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Modul LSTM a Rekurentních neuronových sítí pro program Modeler neuronových sítí
Jiří Lagan -
Rekurentní neuronové sítě pro rozpoznávání řeči
Tomáš Nováčik -
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Vojtěch Myška -
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Jan Křepský -
Rekurentní neuronové sítě pro analyzování sekvenčních dat
Valeriia Iegorova -
Využití genetických algoritmů při návrhu dopředných neuronových sítí
Simona Rakušanová