but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Michal Novák, 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 "A". Otázky u obhajoby: Vysvětlete (např. na schématu) vzorec pro Vanilla WPE ve spektrání oblasti 4.2 a uveďte, jaký je spodní limit a délka impulsní odezvy Dk a Lk v milisekundách a zda se tyto délky liší pro jednotlivé spektrální biny k. Uveďte, jak je definována míra log likelihood ratio (LLR) pomocí LPC koeficientů, viz sekce 7.1.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Žmolíková, Kateřina	cs
dc.contributor.author	Karlík, Pavol	cs
dc.contributor.referee	Černocký, Jan	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	V posledných rokoch sa rozrástlo využitie neurónových sietí v oblasti spracovania reči. Táto bakalárska práca sa zaoberá implementáciou a vyhodnocovaním algoritmu na odstránenie dozvuku (reverberácie), ktorý využíva hlboké neurónové siete pre odhad výkonového spektra z rečovej nahrávky. Tento algoritmus je založený na najmodernejšom algoritme, Weighted prediction error (WPE), ktorý dokáže zredukovať reverberáciu z rečovej nahrávky. Táto práca obsahuje sumarizáciu teórie o dereverberácii, neurónových sieťach a algoritme WPE. V tejto práci sa experimentovalo s rôznymi architektúrami neurónových sietí, ktoré následne boli natrénované na rozdielnych dátových sadách s rôznymi vlastnosťami. Výsledky experimentov ukazujú, že naša modifikácia WPE dosahuje lepších výsledkov ako konvenčný algoritmus, a to najmä pre situácie, v ktorých je dĺžka spracovaného signálu krátka.	cs
dc.description.abstract	In the past years, the usage of neural networks in speech processing has increased significantly. This thesis focuses on implementing and evaluating a speech dereverberation framework that utilizes a deep neural network (DNN) to estimate the power spectral density of the signal. The proposed framework is based on the state-of-the-art speech enhancement algorithm called Weighted prediction error (WPE), which is known to effectively reduce reverberation from the speech signal. This thesis summarizes the theory of dereverberation, neural networks and the Weighted prediction error algorithm. Different DNN architectures are experimented with and trained using different datasets with varying properties. The results have shown that our framework is able to outperform the conventional WPE, especially in situations where duration of processed signal is short.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	KARLÍK, P. Dereverberace založená na neuronových sítích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114720	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/85041
dc.language.iso	cs	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	strojové učenie	cs
dc.subject	hlboké neurónové siete	cs
dc.subject	Weighted prediction error	cs
dc.subject	dereverberácia	cs
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	deep neural networks	en
dc.subject	Weighted prediction error	en
dc.subject	dereverberation	en
dc.title	Dereverberace založená na neuronových sítích	cs
dc.title.alternative	Neural Network Based Dereverberation	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-12	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:18	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114720	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:05:07	en
sync.item.modts	2025.01.15 21:36:56	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

Dereverberace založená na neuronových sítích

Files

Original bundle

Collections