but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Na schématu 3.2 upřesněte, zda byly pro konverzi skutečně využity statické parametry z neutrální řeči a delta-koeficienty z šeptané? Jak byla vyhodnocována Mel Cepstral Distortion a jak koreluje s poslechovou kvalitou ? Je při pořízení nahrávky na mobilním telefonu tato nějak segmentována (pomocí VAD nebo rovnoměrně) nebo je na server poslána vcelku ? V čem je lepší tato metoda než využití filtrů pro zvýraznění konkrétních frekvencí v šeptané řeči? Zkoušel jste zašumět vstupní data pro trénování?	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Brukner, Jan	en
dc.contributor.author	Gajda, Richard	en
dc.contributor.referee	Černocký, Jan	en
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Cílem této práce je vyvinout funkční program, který konvertuje vstupní šeptanou řeč na neutrální za pomoci predikce hlasového buzení, která je získána pomocí neuronových sítí. Práce je založena na studii z Indian Institute of Science v indickém Bengalúru. Řešení je provedeno následovně: nejprve získáme trénovací dataset řečníků, poté implementujeme zpracování řeči a její parametrizaci za pomoci vokodéru WORLD, vytvoříme a natrénujeme neuronovou síť, provedeme experimenty, které vyhodnotíme, a nakonec navrhneme použití pro budoucí aplikace a vylepšení.	en
dc.description.abstract	The aim of this thesis is to develop a working program, that converts whispered speech input into voice using vocal excitation prediction, which is obtained from a neural network. The work is based on a study from Indian Institute of Science in Bengalore, India. The approach to the solution is the following: to acquire a dataset from training speakers, to implement the speech parameterization using the WORLD vocoder, to implement and train the neural networks, to experiment, to evaluate the results and, finally, to propose future applications and improvements.	cs
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	GAJDA, R. Konverze šeptané řeči na normální [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136407	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/198902
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Syntéza řeči	en
dc.subject	šepot	en
dc.subject	WORLD	en
dc.subject	BLSTM	en
dc.subject	konverze.	en
dc.subject	Speech synthesis	cs
dc.subject	whispered speech	cs
dc.subject	WORLD	cs
dc.subject	BLSTM	cs
dc.subject	conversion.	cs
dc.title	Konverze šeptané řeči na normální	en
dc.title.alternative	Conversion of Whispered to Normal Voice	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-16	cs
dcterms.modified	2021-06-17-14:24:36	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136407	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:33:37	en
sync.item.modts	2025.01.15 14:54:18	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Konverze šeptané řeči na normální

Files

Original bundle

Collections