| Title: | Automatická detekce anotačních chyb v TTS korpusech |
| Other Titles: | Automatic Annotation Errors Detection in TTS Corpora |
| Authors: | Řezáček, Petr |
| Advisor: | Matoušek, Jindřich |
| Referee: | Tihelka, Daniel |
| Issue Date: | 2014 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/12338 |
| Keywords: | syntéza řeči;řečové korpusy;anotační chyby;detekce chybně anotovaných slov;příznaky;klasifikace |
| Keywords in different language: | speech synthesis;speech corpora;annotation errors;annotation errors detection;features;classification |
| Abstract: | Tématem diplomové práce je automatická detekce anotačních chyb v řečových korpusech pořízených pro účely syntézy řeči. Tyto korpusy jsou obvykle rozsáhlé a i přes to, že jsou ručně anotovány, obsahují stále nezanedbatelné množství anotačních a segmentačních chyb, které pak mohou způsobit v syntetizované řeči vznik řečových artefaktů. Práce obsahuje klasifikaci anotačních chyb a definuje jejich detekci jako problém binární klasifikace. Dále navrhuje příznaky, které lze použít pro detekci chyb na slovní úrovni, a zkoumá jejich vliv na úspěšnost klasifikace na ručně anotovaném korpusu. Součástí práce je i porovnání několika typů klasifikátorů na konkrétních datech a~ověřuje možnost přenositelnosti natrénovaného klasifikátoru na řečový korpus jiného hlasu. V rámci práce byla vytvořena sada skriptů, která je přiložena na CD a popsána v příloze. |
| Abstract in different language: | The subject of this thesis is automatic annotation errors detection in TTS corpora recorded for the purpose of speech synthesis. Although the large corpora are manually annotated, they still contains insignificant number of annotation errors and segmentation errors, which could cause speech artefacts in a synthesized speech. The thesis describes different types of annotation errors and defines their detection as a binary classification problem. Features usable for a word-level error detection are explained in the text, together with their contribution to classification success rate on the manually annotated data. Different types of classifiers are compared and the applicability on different-speaker corpora is examined. A set of scripts was prepared and included on CD, user manual is located in appendix. |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KKY) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| diplomova_prace.pdf | Plný text práce | 984,49 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Rezacek-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 3,14 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Rezacek-o.pdf | Posudek oponenta práce | 4,77 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Rezacek-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 1,25 MB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/12338Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.