Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorJůzová Markéta, Ing.
dc.contributor.authorChizhova, Anastasiia
dc.contributor.refereeGrůber Martin, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2019-6-19
dc.date.accessioned2020-07-17T13:43:58Z-
dc.date.available2018-11-1
dc.date.available2020-07-17T13:43:58Z-
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-5-24
dc.identifier79872
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/37687
dc.description.abstractTato bakalářská práce je věnovaná návrhu postupu automatické detekce přízvuku v ruském jazyce, která může být využita v rámci syntézy řeči. K detekci přízvuku jsou využity metody strojového učení: klasifikátory Logistic Regression a Support Vector Machine a jednoduchá neuronová síť. V bakalářské práci jsou popsány principy obecného syntetizéru, význam přízvuků ve světových jazycích a jejich specifika v ruském jazyce oproti ostatním. Byly prozkoumány obecné klasifikační principy a teoreticky analyzovány vybrané metody strojového učení. Ty byly následně aplikovány na připravená data. Výsledky efektivnosti vybraných metod byly zanalyzovány a porovnány mezi sebou.cs
dc.format64 s. (84 744 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectpočítačové zpracování řečics
dc.subjectsyntéza řeči z textucs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectslovní přízvukcs
dc.subjectdetekce přízvukůcs
dc.subjectruštinacs
dc.subjectklasifikacecs
dc.titleDetekce přízvuků v ruštiněcs
dc.title.alternativeWord stress detection in Russianen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis bachelor thesis dedicates to the design of automatic word stress detection process in Russian language that can be used in speech synthesis. Several machine learning methods are used to detect word stress: Logistic Regression and Support Vector Machine classifiers and a simple natural network. The thesis explains in whole the structure of a speech synthesizer. It also describes the role of word stress in world languages and its specifics in Russian language over the others. General classification principles were examined and selected methods of machine learning were theoretically analyzed. Afterwards, they were applied to prepared data. Then the results of the selected techniques for word stress detection were analyzed and compared with each other.en
dc.subject.translatedcomputer speech processingen
dc.subject.translatedtext-to-speechen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedword stressen
dc.subject.translatedword stress detectionen
dc.subject.translatedrussian languageen
dc.subject.translatedclassificationen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
BP_Chizhova.pdfPlný text práce3,29 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
chizhova-v.pdfPosudek vedoucího práce727,5 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
chizhova-o.pdfPosudek oponenta práce946,65 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
chizhova-p.pdfPrůběh obhajoby práce335,09 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/37687

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)