but.committee	doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, 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 E. Otázky u obhajoby: V textu se zmiňujete velké množství externích zdrojů (titulky, web...) pro tvorbu jazykového modelu. Byly tyto data přidány k původním přepisům se stejnou váhou, nebo byla tvorba jazykového modelu optimalizována? Jak se změní úspěšnost pokud zadaptujete již adaptovaný systém. Myslíte že způsob jakým je měřena věrohodnost ("confidence") je plně dostačující nebo by šel nadále vylepšit.Pokud ano, jaký způsob by jste navrhoval.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Schwarz, Petr	cs
dc.contributor.author	Švec, Ján	cs
dc.contributor.referee	Karafiát, Martin	cs
dc.date.created	2015	cs
dc.description.abstract	Cílem práce je vytvořit a otestovat techniky pro adaptaci rozpoznávače řeči na audionahrávkach bez slovního přepisu. Nejprve připravíme data pro trenovaní rozpoznavače řeči a natrénujeme počáteční systém. Tímto rozpoznavačem přepišeme neznáma data a zaměříme se na experimentování s výběrem kvalitních adaptačních dat na základě míry kvality přepisu. Systém na nově vytvořené sadě přetrénujeme a vyhodnotíme úspešnost. Dále experimentujeme s množstvím adaptačních dat.	cs
dc.description.abstract	The goal of this thesis is to design and test techniques for unsupervised adaptation of speech recognizers on some audio data without any textual transcripts. A training set is prepared at first, and a baseline speech recognition system is trained. This sistem is used to transcribe some unseen data. We will experiment with an adaptation data selection process based on some speech transcript quality measurement. The system is re-trained on this new set than, and the accuracy is evaluated. Then we experiment with the amount of adaptation data.	en
dc.description.mark	E	cs
dc.identifier.citation	ŠVEC, J. Adaptace rozpoznávače řeči na datech bez přepisu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.	cs
dc.identifier.other	88614	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/52268
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	rozpoznávaní řeči	cs
dc.subject	akustický model	cs
dc.subject	jazykový model	cs
dc.subject	konfidence	cs
dc.subject	adaptace	cs
dc.subject	speech recognition	en
dc.subject	acustic model	en
dc.subject	language model	en
dc.subject	confidence	en
dc.subject	adaptation	en
dc.title	Adaptace rozpoznávače řeči na datech bez přepisu	cs
dc.title.alternative	Unsupervised Adaptation of Speech Recognizer	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2015-06-25	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:01	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	88614	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:19:40	en
sync.item.modts	2025.01.16 00:05:19	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

Adaptace rozpoznávače řeči na datech bez přepisu

Files

Original bundle

Collections