Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition
but.committee | prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Pavel Hruška, CSc. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (člen) | cs |
but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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 B. Otázky u obhajoby: Vzhledem k tomu, že praktický přínos práce závisí především na vlastním zlepšení rozpoznávání řeči, tak bych poprosil autora, aby při obhajobě věnoval těmto experimentům větší prostor a aby se na základě dosažených výsledků sám pokusil zhodnotit jakého zlepšení v rozpoznávání lze s pomocí vydolovaných dat dosahovat. | cs |
but.jazyk | angličtina (English) | |
but.program | Informační technologie | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Mikolov, Tomáš | en |
dc.contributor.author | Kubalík, Jakub | en |
dc.contributor.referee | Plchot, Oldřich | en |
dc.date.created | 2010 | cs |
dc.description.abstract | Prvotním cílem tohoto projektu bylo prostudovat problematiku jazykového modelování pro rozpoznávání řeči a techniky pro získávání textových dat z Webu. Text představuje základní techniky rozpoznávání řeči a detailněji popisuje jazykové modely založené na statistických metodách. Zvláště se práce zabývá kriterii pro vyhodnocení kvality jazykových modelů a systémů pro rozpoznávání řeči. Text dále popisuje modely a techniky dolování dat, zvláště vyhledávání informací. Dále jsou představeny problémy spojené se získávání dat z webu, a v kontrastu s tím je představen vyhledávač Google. Součástí projektu byl návrh a implementace systému pro získávání textu z webu, jehož detailnímu popisu je věnována náležitá pozornost. Nicméně, hlavním cílem práce bylo ověřit, zda data získaná z Webu mohou mít nějaký přínos pro rozpoznávání řeči. Popsané techniky se tak snaží najít optimální způsob, jak data získaná z Webu použít pro zlepšení ukázkových jazykových modelů, ale i modelů nasazených v reálných rozpoznávacích systémech. | en |
dc.description.abstract | The preliminary goals of this project were to get familiar with language modeling for speech recognition and techniques for acquisition of text data from the Web. Speech recognition techniques are introduced and statistical language modeling is described in detail. The text also covers mining models and techniques, information retrieval especially. Specific problems of Web mining are discussed and Google search is introduced. Special attention was paid to detailed description of implementation of the text mining system. However, the main goal of this work was to determine, whether the data acquired from the Web can provide some improvement into the recognition systems. The text is describing experiments, which use the retrieved Web data to update sample language models. | cs |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | KUBALÍK, J. Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2010. | cs |
dc.identifier.other | 35045 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/54313 | |
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 | Rozpoznávání řeči | en |
dc.subject | Rozpoznávání spojité řeči s velkým slovníkem | en |
dc.subject | Bayesova teorie pravděpodobnosti | en |
dc.subject | Jazykový model | en |
dc.subject | Apriorní pravděpodobnost | en |
dc.subject | Klasifikace do ekvivalentních tříd | en |
dc.subject | N-gram | en |
dc.subject | Smoothing | en |
dc.subject | Entropie | en |
dc.subject | Perplexity | en |
dc.subject | Podíl OOV slov | en |
dc.subject | Word Error Rate | en |
dc.subject | Anotační data | en |
dc.subject | Korpus | en |
dc.subject | Lineární interpolace | en |
dc.subject | Dolování dat | en |
dc.subject | Vyhledávání informací | en |
dc.subject | TF-IDF váha | en |
dc.subject | Dolování webu | en |
dc.subject | Dolování textu | en |
dc.subject | Google PageRank | en |
dc.subject | Speech recognition | cs |
dc.subject | Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR) | cs |
dc.subject | Bayes' probability theory | cs |
dc.subject | Language model | cs |
dc.subject | A-priori probability | cs |
dc.subject | Equivalence classification | cs |
dc.subject | N-gram | cs |
dc.subject | Smoothing | cs |
dc.subject | Information Theory | cs |
dc.subject | Entropy | cs |
dc.subject | Cross-entropy | cs |
dc.subject | Perplexity | cs |
dc.subject | Out of Vocabulary rate | cs |
dc.subject | Word Error Rate | cs |
dc.subject | Annotation data | cs |
dc.subject | Corpus | cs |
dc.subject | Linear Interpolation | cs |
dc.subject | Data mining | cs |
dc.subject | Information retrieval | cs |
dc.subject | TF-IDF | cs |
dc.subject | Web mining | cs |
dc.subject | Text mining | cs |
dc.subject | Google's PageRank | cs |
dc.title | Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition | en |
dc.title.alternative | Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition | cs |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2010-06-22 | cs |
dcterms.modified | 2020-05-09-23:42:22 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 35045 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.26 14:48:49 | en |
sync.item.modts | 2025.01.17 09:45:35 | en |
thesis.discipline | Počítačová grafika a multimédia | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |