but.committee		cs
but.defence		cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Černocký, Jan	en
dc.contributor.author	Fapšo, Michal	en
dc.contributor.referee	Matoušek, Jindřich	en
dc.contributor.referee	Metze, Florian	en
dc.date.accessioned	2019-04-04T07:21:56Z
dc.date.available	2019-04-04T07:21:56Z
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá vyhledáváním výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů (QbE STD). Výrazy jsou zadávány v mluvené podobě a jsou vyhledány v množině řečových nahrávek, výstupem vyhledávání je seznam detekcí s jejich skóre a časováním. V práci popisujeme, analyzujeme a srovnáváme tři různé přístupy ke QbE STD v jazykově závislých a jazykově nezávislých podmínkách, s jedním a pěti příklady na dotaz. Pro naše experimenty jsme použili česká, maďarská, anglická a arabská (levantská) data, a pro každý z těchto jazyků jsme natrénovali 3-stavový fonémový rozpoznávač. To nám dalo 16 možných kombinací jazyka pro vyhodnocení a jazyka na kterém byl natrénovaný rozpoznávač. Čtyři kombinace byly tedy závislé na jazyce (language-dependent) a 12 bylo jazykově nezávislých (language-independent). Všechny QbE systémy byly vyhodnoceny na stejných datech a stejných fonémových posteriorních příznacích, pomocí metrik: nesdružené Figure-of-Merit (non pooled FOM) a námi navrhnuté nesdružené Figure-of-Merit se simulací normalizace přes promluvy (utterrance-normalized non-pooled Figure-of-Merit). Ty nám poskytly relevantní údaje pro porovnání těchto QbE přístupů a pro získání lepšího vhledu do jejich chování. QbE přístupy použité v této práci jsou: sekvenční statistické modelování (GMM/HMM), srovnávání vzorů v příznacích (DTW) a srovnávání grafů hypotéz (WFST). Abychom porovnali výsledky QbE přístupů s běžnými STD systémy vyhledávajícími textové výrazy, vyhodnotili jsme jazykově závislé konfigurace také s akustickým detektorem klíčových slov (AKWS) a systémem pro vyhledávání fonémových řetězců v grafech hypotéz (WFSTlat). Jádrem této práce je vývoj, analýza a zlepšení systému WFST QbE STD, který po zlepšení dosahuje podobných výsledků jako DTW systém v jazykově závislých podmínkách.	en
dc.description.abstract	This thesis investigates query-by-example (QbE) spoken term detection (STD). Queries are entered in their spoken form and searched for in a pool of recorded spoken utterances, providing a list of detections with their scores and timing. We describe, analyze and compare three different approaches to QbE STD, in various language-dependent and language-independent setups with diverse audio conditions, searching for a single example and five examples per query. For our experiments we used Czech, Hungarian, English and Levantine data and for each of the languages we trained a 3-state phone posterior estimator. This gave us 16 possible combinations of the evaluation language and the language of the posterior estimator, out of which 4 combinations were language-dependent and 12 were language-independent. All QbE systems were evaluated on the same data and the same features, using the metrics: non-pooled Figure-of-Merit and our proposed utterrance-normalized non-pooled Figure-of-Merit, which provided us with relevant data for the comparison of these QbE approaches and for gaining a better insight into their behavior. QbE approaches presented in this work are: sequential statistical modeling (GMM/HMM), template matching of features (DTW) and matching of phone lattices (WFST). To compare the performance of QbE approaches with the common query-by-text STD systems, for language-dependent setups we also evaluated an acoustic keyword spotting system (AKWS) and a system searching for phone strings in lattices (WFSTlat). The core of this thesis is the development, analysis and improvement of the WFST QbE STD system, which after the improvements, achieved similar performance to the DTW system in language-dependent setups.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	FAPŠO, M. Vyhledávání výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	99805	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/63240
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	vyhledávání podle vzorů	en
dc.subject	detekce mluvených výrazů	en
dc.subject	konečné stavové automaty	en
dc.subject	srovnání systémů	en
dc.subject	závislost na jazyku	en
dc.subject	jazyky s malým množstvím dostupných dat	en
dc.subject	Query-by-Example	cs
dc.subject	Spoken Term Detection	cs
dc.subject	Finite State Transducers	cs
dc.subject	System comparison	cs
dc.subject	Language dependency	cs
dc.subject	Low-resource languages	cs
dc.title	Vyhledávání výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů	en
dc.title.alternative	Query-by-Example Spoken Term Detection	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2014-12-17	cs
dcterms.modified	2020-05-10-17:46:41	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	99805	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 23:18:36	en
sync.item.modts	2021.11.22 22:24:53	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Vyhledávání výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů

Files

Original bundle

Collections