Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorStanislav, Petr
dc.contributor.authorPsutka, Josef
dc.contributor.authorPsutka, Josef
dc.date.accessioned2021-02-22T11:00:21Z-
dc.date.available2021-02-22T11:00:21Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationSTANISLAV, P., PSUTKA, J., PSUTKA, J. Increasing the Accuracy of the ASR System by Prolonging Voiceless Phonemes in the Speech of Patients Using the Electrolarynx. In: 22nd International Conference, SPECOM 2020, St. Petersburg, Russia, October 7–9, 2020, Proceedings. Cham: Springer, 2020. s. 562-571. ISBN 978-3-030-60275-8, ISSN 0302-9743.cs
dc.identifier.isbn978-3-030-60275-8
dc.identifier.issn0302-9743
dc.identifier.uri2-s2.0-85092907563
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/42725
dc.description.abstractPacienti, kteří podstoupili totální laryngektomii a používají k produkci hlasu elektrolarynx, trpí špatnou srozumitelností. V mnoha případech to může vést k obavám z mluvení s cizími lidmi, a to i po telefonu. Systémy automatického rozpoznávání řeči (ASR) by mohly pacientům pomoci tento problém překonat mnoha způsoby. Bohužel ani nejmodernější systémy ASR nemohou poskytnout výsledky srovnatelné s výsledky konvenčních řečníků. Problém je způsoben hlavně podobností mezi znělými a neznělými páry fonémů. V mnoha případech může problém vyřešit jazykový model, ale pouze v případě, že je kontext slova dostatečně dlouhý. Proto je pro zvýšení přesnosti rozpoznávání nezbytná úprava akustických dat a / nebo akustického modelu. V tomto článku navrhujeme prodloužení neznělých fonémů, abychom zlepšili přesnost rozpoznávání a obohatili systém ASR o model, který toto prodloužení zohledňuje. Myšlenka prodloužení je ověřena na souboru experimentů ASR s uměle prodlouženými neznělými fonémy. K obohacení systému ASR je navržen model DNN pro rescoring mřížky na základě trvání fonému. Nový systém je srovnáván se standardním ASR. Je také ověřeno, že systém ASR vytvořený pomocí prodloužených syntetických dat dokáže úspěšně rozpoznat protažená slova vyslovená skutečným mluvčím.cs
dc.format10 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherSpringeren
dc.relation.ispartofseries22nd International Conference, SPECOM 2020, St. Petersburg, Russia, October 7–9, 2020, Proceedingsen
dc.rightsPlný text není přístupný.cs
dc.rights© Springeren
dc.subjectAutomatické rozpoznávání řečics
dc.subjectTotální laryngektomiecs
dc.subjectDélka fonémůcs
dc.subjectElektrolarynxcs
dc.titleIncreasing the Accuracy of the ASR System by Prolonging Voiceless Phonemes in the Speech of Patients Using the Electrolarynxen
dc.title.alternativeZvýšení přesnosti ASR prodloužením neznělých fonémů v řeči pacientů používajících elektrolarynxcs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessclosedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedPatients who have undergone total laryngectomy and use electrolarynx for voice production suffer from poor intelligibility. It may lead in many cases to fear of speaking to strangers, even over the phone. Automatic Speech Recognition (ASR) systems could help patients overcome this problem in many ways. Unfortunately, even state-of-the-art ASR systems cannot provide results comparable to those of conventional speakers. The problem is mainly caused by the similarity between voiced and unvoiced phoneme pairs. In many cases, a language model can help to solve the issue, but only if the word context is sufficiently long. Therefore adjustment of acoustic data and/or acoustic model is necessary to increase recognition accuracy. In this paper, we propose voiceless phonemes elongation to improve recognition accuracy and enrich the ASR system with a model that takes this elongation into account. The idea of elongation is verified on a set of ASR experiments with artificially elongated voiceless phonemes. To enriching the ASR system, the DNN model for rescoring lattices based on phoneme duration is proposed. The new system is compared with a standard ASR. It is also verified that the ASR system created using elongated synthetic data can successfully recognize the actual elongated data pronounced by the real speaker.en
dc.subject.translatedAutomatic speech recognitionen
dc.subject.translatedTotal laryngectomyen
dc.subject.translatedPhoneme durationen
dc.subject.translatedElectrolarynxen
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-60276-5_54
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43930811
dc.project.IDTN01000024/Národní centrum kompetence - Kybernetika a umělá inteligencecs
dc.project.IDSGS-2019-027/Inteligentní metody strojového vnímání a porozumění 4cs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS)
Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Stanislav2020_Chapter_IncreasingTheAccuracyOfTheASRS.pdf544,71 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/42725

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD