Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorVaněk, Jan
dc.contributor.authorKunešová, Marie
dc.contributor.refereePsutka Jr., Josef
dc.date.accepted2013-06-25
dc.date.accessioned2014-02-06T12:30:28Z-
dc.date.available2012-09-24cs
dc.date.available2014-02-06T12:30:28Z-
dc.date.issued2013
dc.date.submitted2013-05-17
dc.identifier53899
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/7431
dc.description.abstractTato práce se zabývá analýzou a optimalizací metod rozpoznávání řeči z hlediska rychlosti výpočtu a přesnosti rozpoznávání. Je použito rozpoznávání řeči využívající skrytých Markovových modelů. Optimalizace z hlediska času výpočtu je zaměřena na zrychlení výpočtu akustických pravděpodobností a dekódování jako celku. Druhá část práce se zabývá analýzou a optimalizací rozpoznávání z hlediska jeho úspěšnosti. Rozpoznávány byly promluvy sestávající z posloupnosti číslovek. Je stanoven optimální počet stavů HMM připadajících na každé slovo a způsob normalizace dat a je zavedena penalizace slov. Dále je získána referenční posloupnost stavů HMM a na jejím základě jsou hledány nejčastěji se vyskytující záměny. Závěrem práce je zkoumán vliv zkreslení dat na kvalitu rozpoznávání.cs
dc.format63 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectRozpoznávání řečics
dc.subjectHMMcs
dc.subjectalgoritmus forward-backwardcs
dc.subjectViterbiův algoritmuscs
dc.subjectMFCCcs
dc.titleOptimalizovaná a paralelní implementace metod pro rozpoznávání řečics
dc.title.alternativeOptimized and Parallel Implementation of Speech Recognition Algorithmsen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis thesis concerns the analysis and optimization methods of speech recognition in regards to computation speed and accuracy of recognition. Speech recognition is done with the use of Hidden Markov Models. Optimization in regards to computation time is targeted at improving the speed of~acoustic likelihood computation and decoding as a whole. The second part of the thesis is concerning the analysis and optimization of speech recognition in regards to accuracy. Sequences of digits from 0 to 9 were being recognized. The optimal number of HMM states for each word and the approach to data normalization were determined and word penalization was applied. In the conclusion of the thesis, the influence of noise on the quality of recognition is examined.en
dc.subject.translatedSpeech recognitionen
dc.subject.translatedHMMen
dc.subject.translatedforward-backward algorithmen
dc.subject.translatedViterbi algorithmen
dc.subject.translatedMFCCen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
DP_Kunesova.pdfPlný text práce564,02 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kunesova-v.pdfPosudek vedoucího práce317,21 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kunesova-o.pdfPosudek oponenta práce369,59 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kunesova-p.pdfPrůběh obhajoby práce241,26 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/7431

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

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Diplomové práce / Theses (KKY)