Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorMüller, Luděk
dc.contributor.authorDuspiva, Ondřej
dc.date.accepted2015-08-27
dc.date.accessioned2016-03-15T08:39:06Z
dc.date.available2014-11-01cs
dc.date.available2016-03-15T08:39:06Z
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2015-08-18
dc.identifier64045
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17919
dc.description.abstractTato práce se věnuje tvorbě jazykového modelu pro rozpoznávání řeči. V první části jsou popsány obecné postupy při řešení této problematiky pomocí n-gramových modelů a neuronových sítí. Popsány jsou metody tvorby a vyhlazování jazykového modelu a taktéž způsob posuzovaní kvality takového modelu. Druhá část je věnována stručnému úvodu do problematiky gramatiky a jazyka. Ve třetí části je pak popsán postup, při tvorbě jazykového modelu pro malé množství testovacích dat. Závěrečná část je věnována návrhu vlastní metody pro velmi malé množství trénovacích dat, popřípadě jejich úplnou absenci. V této části jsou také popsány experimenty provedené na vytvořených jazykových modelech a zhodnoceny výsledky.cs
dc.format44 s. (10 822 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectjazykový modelcs
dc.subjectn-gramcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectperplexitacs
dc.subjectgramatikacs
dc.subjectjazykové rozpoznávánícs
dc.subjectvyhlazovánícs
dc.titleJazykový model pro každodenní konverzacics
dc.title.alternativeLanguage model for everyday conversationen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis thesis is aimed to creating language model for speech recognition. The first part describes general procedurs of solution of this issue using n-gram models and neural networks. There is description of creating and smoothing language model as well as way of recognition of quality of that model. Second part is dedicated to a brief introduction on grammar and language. In third part is described the procedure for creating low resources language model for speech recognition The final part is devoted to design of own method for very small size of training data or their total absence. In this section are also described experiments conducted on linguistic model developed with own method and also evaluated results.en
dc.subject.translatedlanguage modelen
dc.subject.translatedn-gramen
dc.subject.translatedneural networksen
dc.subject.translatedperplexityen
dc.subject.translatedgrammaren
dc.subject.translatedspeech recognitionen
dc.subject.translatedsmoothingen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
BAKALARSKA_PRACE_Ondrej_Duspiva.pdfPlný text práce1,56 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
vedouci-Duspiva-v.pdfPosudek vedoucího práce2,51 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
obhajoba-Duspiva-p.pdfPrůběh obhajoby práce1,48 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/17919

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)