but.committee	prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Pollák, CSc. (člen)	cs
but.defence	Student přednesl cíle a výsledky, kterých v rámci řešení disertační práce dosáhl. V rozpravě student odpověděl na otázky komise a oponentů a hostů. Diskuze je zaznamenána na diskuzních lístcích, které jsou přílohou protokolu. Počet diskuzních lístků: 1 Komise se v závěru jednomyslně usnesla, že student splnil podmínky pro udělení akademického titulu doktor.	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	Novotný, Ondřej	en
dc.contributor.referee	Ferrer, Luciana	en
dc.contributor.referee	Pollák, Petr	en
dc.date.accessioned	2022-01-13T07:55:05Z
dc.date.available	2022-01-13T07:55:05Z
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Tato práce pojednává o využití diskriminativních technik v oblasti rozpoznávání mluvčích za účelem získání větší robustnosti těchto systémů vůči vlivům negativně ovlivňující jejich výkonnost. Mezi tyto vlivy řadíme šum, reverberaci nebo přenosový kanál. Práce je rozdělena do dvou hlavních částí. V první části se věnujeme teoretickému úvodu do problematiky rozpoznávání mluvčích. Popsány jsou jednotlivé kroky rozpoznávacího systému od extrakce akustických příznaků, extrakce vektorových reprezentací nahrávek, až po tvorbu finálního rozpoznávacího skóre. Zvláštní důraz je věnován technikám extrakce vektorové reprezentace nahrávky, kdy popisujeme dvě rozdílná paradigmata možného přístupu, i-vektory a x-vektory. Druhá část práce se již více věnuje diskriminativním technikám pro zvýšení robustnosti. Techniky jsou organizovány tak, aby odpovídaly postupnému průchodu nahrávky rozpoznávacím systémem. Nejdříve je věnována pozornost předzpracování signálu pomocí neuronové sítě pro odšumění a obohacení signálu řeči jako univerzální technice, která je nezávislá na následně použitém rozpoznávacím systému. Dále se zameřujeme na využití diskriminativního přístupu při extrakci příznaků a extrakci vektorových reprezentací nahrávek. Práce rovněž pokrývá přechod od generativního paradigmatu k plně diskriminativnímu přístupu v systémech pro rozpoznávání mluvčích. Veškeré techniky jsou následně vždy experimentálně ověřeny a zhodnocen jejich přínos. V práci je navrženo několik přístupů, které se osvědčily jak u generativního přístupu v podobě i-vektorů, tak i u diskriminativních x-vektorů, a díky nim bylo dosaženo významného zlepšení. Pro úplnost jsou, v oblasti problematiky robustnosti, do práce zařazeny i další techniky, jako je normalizace skóre, či více-scénářové trénování systémů. Závěrem se práce zabývá problematikou robustnosti diskriminativních systému z pohledu dat využitých při jejich trénování.	en
dc.description.abstract	This work deals with discriminative techniques in speaker verification systems to improve robustness of the systems against factors that negatively affect their performance. These factors include noise, reverberation, or the transmission channel. The thesis consists of two main parts. In the first part, it deals with a theoretical introduction to current state-of-the-art speaker verification systems. The recognition system's steps are described, starting from the extraction of acoustic features, the extraction of vector representations of recordings, and the final recognition score computation. Particular emphasis is paid to the techniques of extraction of a vector representation of a recording, where we describe two different paradigms: the i-vectors and the x-vectors. The second part of the work focuses more on discriminative techniques to increase robustness. Their description is organized to match the gradual passage of the recording through the verification system. First, attention is paid to signal pre-processing using a neural network for noise reduction and speech enhancement. This pre-processing is a universal technique independent of the verification system. The work follows by focusing on the use of a discriminative approach in the extraction of features and the extraction of vector representations of recordings. Furthermore, this work sheds light on the transition from generative systems to discriminative systems. In order to give a fuller context, the work also describes techniques that had historically preceded this transition. All presented techniques are always experimentally verified and their advantages evaluated. We are proposing several techniques that have proved successful in both the generative approach in the form of i-vectors and discriminative x-vectors, and thanks to them, considerable improvement has been achieved. For completeness, in the field of robustness, other techniques are included in the work, such as normalization of scores or multi-condition training. Finally, the work deals with the robustness of discriminative systems in terms of data used in their training.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	NOVOTNÝ, O. Zvyšování robustnosti systémů pro rozpoznávání mluvčích pomocí diskriminativních technik [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	140955	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/203301
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 mluvčího	en
dc.subject	generativní trénování	en
dc.subject	diskriminativní trénování	en
dc.subject	obohacování řečového signálu	en
dc.subject	i-vektor	en
dc.subject	x-vektor	en
dc.subject	robustnost	en
dc.subject	šum	en
dc.subject	reverberace	en
dc.subject	neuronové sítě.	en
dc.subject	Speaker verification	cs
dc.subject	generative training	cs
dc.subject	discriminative training	cs
dc.subject	speech enhancement	cs
dc.subject	i-vector	cs
dc.subject	x-vector	cs
dc.subject	robustness	cs
dc.subject	noise	cs
dc.subject	reverberation	cs
dc.subject	neural networks.	cs
dc.title	Zvyšování robustnosti systémů pro rozpoznávání mluvčích pomocí diskriminativních technik	en
dc.title.alternative	Improving Robustness of Speaker Recognition using Discriminative Techniques	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-12-03	cs
dcterms.modified	2021-12-07-08:08:42	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	140955	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2022.01.19 08:55:14	en
sync.item.modts	2022.01.19 08:14:31	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

Zvyšování robustnosti systémů pro rozpoznávání mluvčích pomocí diskriminativních technik

Files

Original bundle

Collections