Název: Automatická detekce anotačních chyb v TTS korpusech
Další názvy: Automatic Annotation Errors Detection in TTS Corpora
Autoři: Řezáček, Petr
Vedoucí práce/školitel: Matoušek, Jindřich
Oponent: Tihelka, Daniel
Datum vydání: 2014
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/12338
Klíčová slova: syntéza řeči;řečové korpusy;anotační chyby;detekce chybně anotovaných slov;příznaky;klasifikace
Klíčová slova v dalším jazyce: speech synthesis;speech corpora;annotation errors;annotation errors detection;features;classification
Abstrakt: Tématem diplomové práce je automatická detekce anotačních chyb v řečových korpusech pořízených pro účely syntézy řeči. Tyto korpusy jsou obvykle rozsáhlé a i přes to, že jsou ručně anotovány, obsahují stále nezanedbatelné množství anotačních a segmentačních chyb, které pak mohou způsobit v syntetizované řeči vznik řečových artefaktů. Práce obsahuje klasifikaci anotačních chyb a definuje jejich detekci jako problém binární klasifikace. Dále navrhuje příznaky, které lze použít pro detekci chyb na slovní úrovni, a zkoumá jejich vliv na úspěšnost klasifikace na ručně anotovaném korpusu. Součástí práce je i porovnání několika typů klasifikátorů na konkrétních datech a~ověřuje možnost přenositelnosti natrénovaného klasifikátoru na řečový korpus jiného hlasu. V rámci práce byla vytvořena sada skriptů, která je přiložena na CD a popsána v příloze.
Abstrakt v dalším jazyce: The subject of this thesis is automatic annotation errors detection in TTS corpora recorded for the purpose of speech synthesis. Although the large corpora are manually annotated, they still contains insignificant number of annotation errors and segmentation errors, which could cause speech artefacts in a synthesized speech. The thesis describes different types of annotation errors and defines their detection as a binary classification problem. Features usable for a word-level error detection are explained in the text, together with their contribution to classification success rate on the manually annotated data. Different types of classifiers are compared and the applicability on different-speaker corpora is examined. A set of scripts was prepared and included on CD, user manual is located in appendix.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
diplomova_prace.pdfPlný text práce984,49 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Rezacek-v.pdfPosudek vedoucího práce3,14 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Rezacek-o.pdfPosudek oponenta práce4,77 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Rezacek-p.pdfPrůběh obhajoby práce1,25 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/12338

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