Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorŠmídl Luboš, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorMajer, Martin
dc.date.accepted2016-6-23
dc.date.accessioned2017-02-21T08:30:27Z-
dc.date.available2015-11-1
dc.date.available2017-02-21T08:30:27Z-
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-13
dc.identifier68304
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23773
dc.description.abstractTato 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.format51 s. (83 138 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectzpracování akustického signálucs
dc.subjectextrakce příznakůcs
dc.subjectdetekce klíčových frázícs
dc.subjectdynamic time warpingcs
dc.subjectsupport vector machinecs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.titleDetekce klíčových frázícs
dc.title.alternativeSpoken term detectionen
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 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.translatedacoustic signal processingen
dc.subject.translatedfeature extractionen
dc.subject.translatedkeyword spottingen
dc.subject.translateddynamic time warpingen
dc.subject.translatedsupport vector machineen
dc.subject.translatedneural networken
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
bp_mmajer.pdfPlný text práce927,72 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
majer-v.pdfPosudek vedoucího práce644,62 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
majer-p.pdfPrůběh obhajoby práce324,06 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23773

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)