Název: Automatická detekce řeči v řečových nahrávkách pro korpusově orientovanou syntézu řeči
Další názvy: Automatic Endpoint Detection of Speech in Recordings for Corpus-based Speech Synthesis
Autoři: Ptáček, Pavel
Vedoucí práce/školitel: Matoušek, Jindřich
Datum vydání: 2012
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/5847
Klíčová slova: klasifikátor;syntéza řeči;SVM knihovny;MATLAB;detekce;příznak;řečové nahrávky
Klíčová slova v dalším jazyce: classificator;synthesis of speech;SVM libraries;MATLAB;detection;symptoms;speech recordings
Abstrakt: Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením podpůrného nástroje, který automaticky detekuje začátek a konec řeči v řečových nahrávkách. Úloha je řešena pomocí klasifikátoru s využitím knihoven SVM pro programové prostředí Matlab. Cílem práce je přesná detekce začátku a konce řeči. Čtenář se v práci dočte, jak funguje klasifikace a uvidí popsání příznaků, podle kterých klasifikování probíhá. Výsledné vyhodnocení nalezne v přehledných tabulkách, které znázorňují úspěšnost celé klasifikace. Práce také pojednává, jaké se používají příznaky pro detekci řeči v nahrávkách a také pro syntézu řeči. Při vypracování práce zabralo mnoho času testování nejvhodnějších příznaku pro detekci řeči. Řešení úlohy proběhlo pomocí klasifikátoru s použitím SVM knihoven.
Abstrakt v dalším jazyce: This thesis deals with the creation of support tool, which automatically detects the beginning and ending of speech in speech recordings. The task is solved by using a classifier with SVM libraries for the programming environment Matlab. The goal is to detect precise beginning and ending of speech. The reader can find in this thesis, how it works and see description of symptoms, according to which classification takes place. The resulting evaluation finds in tables that illustrate the success of the entire classification. This work also discusses, which symptoms are used for detection of speech in speech recordings and synthesis of speech. During the work took a lot of time testing the most appropriate symptoms for the detection of speech. Solution of this task was carried out by the SVM classificator using SVM libraries.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
BP_Pavel_Ptacek.pdfPlný text práce1,08 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
ptacek-v.pdfPosudek vedoucího práce2,1 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
ptacek-p.pdfPrůběh obhajoby práce1 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/5847

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