Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Šmídl Luboš, Ing. Ph.D. | |
dc.contributor.author | Majer, Martin | |
dc.date.accepted | 2016-6-23 | |
dc.date.accessioned | 2017-02-21T08:30:27Z | - |
dc.date.available | 2015-11-1 | |
dc.date.available | 2017-02-21T08:30:27Z | - |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-5-13 | |
dc.identifier | 68304 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/23773 | |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá klasifikací izolovaných slov pomocí neuronových sítí, klasifikátoru SVM a klasifikátoru založeném na algoritmu Dynamic Time Warping s ohledem na nízkou výpočetní náročnost. V první části jsou představeny příznaky v časové a frekvenční oblasti a odvozeny využité klasifikační algoritmy. Ve druhé části jsou uvedeny zvolené parametrizace testovaných příznaků a struktura navržených klasifikačních algoritmů. V závěru práce je pak vyhodnocena přesnost klasifikace jednotlivých metod pro zvolené parametrizace příznaků. | cs |
dc.format | 51 s. (83 138 znaků) | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | cs |
dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení. | cs |
dc.subject | zpracování akustického signálu | cs |
dc.subject | extrakce příznaků | cs |
dc.subject | detekce klíčových frází | cs |
dc.subject | dynamic time warping | cs |
dc.subject | support vector machine | cs |
dc.subject | neuronová síť | cs |
dc.title | Detekce klíčových frází | cs |
dc.title.alternative | Spoken term detection | en |
dc.type | bakalářská práce | cs |
dc.thesis.degree-name | Bc. | cs |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | cs |
dc.description.department | Katedra kybernetiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Aplikované vědy a informatika | cs |
dc.description.result | Obhájeno | cs |
dc.rights.access | openAccess | en |
dc.description.abstract-translated | This thesis focuses on low computational cost isolated word recognition using neural networks, SVM classifier and Dynamic Time Warping based classifier. First part of the thesis introduces features in time and frequency domain and used classification techniques are derived. Parameterizations of tested features and structure of proposed classification algorithms are described in the second part of the thesis. Classification accuracy results of proposed methods for feature parameterizations are presented at the end of the thesis. | en |
dc.subject.translated | acoustic signal processing | en |
dc.subject.translated | feature extraction | en |
dc.subject.translated | keyword spotting | en |
dc.subject.translated | dynamic time warping | en |
dc.subject.translated | support vector machine | en |
dc.subject.translated | neural network | en |
Appears in Collections: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
bp_mmajer.pdf | Plný text práce | 927,72 kB | Adobe PDF | View/Open |
majer-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 644,62 kB | Adobe PDF | View/Open |
majer-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 324,06 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/23773
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.