Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.author | Matoušek, Jindřich | |
dc.contributor.author | Tihelka, Daniel | |
dc.date.accessioned | 2020-03-16T11:00:21Z | |
dc.date.available | 2020-03-16T11:00:21Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | MATOUŠEK, J., TIHELKA, D. Using extreme gradient boosting to detect glottal closure instatnts in speech singal. In: 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019). New York: IEEE, 2019. s. 6515-6519. ISBN 978-1-4799-8131-1 , ISSN 1520-6149. | en |
dc.identifier.isbn | 978-1-4799-8131-1 | |
dc.identifier.issn | 1520-6149 | |
dc.identifier.uri | 2-s2.0-85069464575 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/36660 | |
dc.description.abstract | In this paper, we continue to investigate the use of classifiers for the automatic detection of glottal closure instants (GCIs) from the speech signal. We focus on extreme gradient boosting (XGB), a fast and powerful implementation of a gradient boosting algorithm. We show that XGB outperforms other classifiers, achieving GCI detection accuracy F 1 = 98.55% and AUC = 99.90%. The proposed XGB model is also shown to outperform other existing GCI detection algorithms on publicly available databases. Despite using much less training data, the performance of XGB is comparable to a deep convolutional neural network based approach, especially when it is tested on voices that were not included in the training data. | en |
dc.format | 5 s. | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | IEEE | en |
dc.relation.ispartofseries | 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019) | en |
dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
dc.rights | © IEEE | en |
dc.title | Using extreme gradient boosting to detect glottal closure instants in speech signal | en |
dc.type | konferenční příspěvek | cs |
dc.type | conferenceObject | en |
dc.rights.access | restrictedAccess | en |
dc.type.version | publishedVersion | en |
dc.subject.translated | glottal closure instant (GCI) | en |
dc.subject.translated | pitch mark | en |
dc.subject.translated | detection | en |
dc.subject.translated | classification | en |
dc.subject.translated | extreme gradient boosting | en |
dc.identifier.doi | 10.1109/ICASSP.2019.8683889 | |
dc.type.status | Peer-reviewed | en |
dc.identifier.document-number | 482554006149 | |
dc.identifier.obd | 43927320 | |
dc.project.ID | GA19-19324S/Plně trénovatelná syntéza české řeči z textu s využitím hlubokých neuronových sítí | cs |
Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|
ICASSP_2019_Matousek_UsingExtremeGradientBoosting.pdf | 220,98 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/36660
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.