Martina Slívová

Master's thesis

Využití metod strojového učení pro rozpoznávání řeči

Machine Learning Methods for Speech Recognition
Abstract:
Tato diplomová práce se zabývá využitím metod strojového učení pro rozpoznávání řeči. První část se věnuje teoretickému popisu metod zpracování řečového signálu a algoritmům, které je možné použít pro automatické rozpoznávání řeči. Jsou zde popsány algoritmy dynamického borcení času, skryté Markovovy modely a hluboké neuronové sítě. Praktická část byla věnována realizaci ASR systému pro izolovaná slova …more
Abstract:
This thesis is devoted to machine learning methods for speech recognition. The first part deals with teoretical description of methods for speech signal processing and algorithms which can be used for automatic speech recognition. Dynamic time warping, hidden Markov models and deep neural networks are described here. The practical part is focused on the description of the created system, which is based …more
 

Keywords

automatické rozpoznávání řeči strojové učení skryté Markovovy modely dynamické borcení času neuronové sítě hluboké neuronové sítě konvoluční neuronové sítě Python Keras TensorFlow Industry 4.0

Keywords

automatic speech recognition machine learning hidden Markov models dynamic time warping neural networks deep neural networks convolutional neural networks Python Keras TensorFlow Industry 4.0
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2019
Identifier: http://hdl.handle.net/10084/136123

Thesis defence

  • Date of defence: 28. 5. 2019
  • Supervisor: Pavol Partila
  • Reader: Jaromír Továrek

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB - Technická univerzita Ostrava