Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Matoušek, Jindřich | |
| dc.contributor.author | Tihelka, Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-28T10:00:29Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-28T10:00:29Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | MATOUŠEK, J. TIHELKA, D. A Comparison of Convolutional Neural Networks for Glottal Closure Instant Detection from Raw Speech. In 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2021). New York: IEEE, 2021. s. 6938-6942. ISBN: 978-1-72817-605-5 , ISSN: 1520-6149 | cs |
| dc.identifier.isbn | 978-1-72817-605-5 | |
| dc.identifier.issn | 1520-6149 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85115048595 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/47270 | |
| dc.format | 5 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | IEEE | en |
| dc.relation.ispartofseries | 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2021) | en |
| dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
| dc.rights | © IEEE | en |
| dc.title | A Comparison of Convolutional Neural Networks for Glottal Closure Instant Detection from Raw Speech | en |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | ConferenceObject | en |
| dc.rights.access | restrictedAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | In this paper, we continue to investigate the use of machine learning for the automatic detection of glottal closure instants (GCIs) from raw speech. We compare several deep one-dimensional convolutional neural network architectures on the same data and show that the InceptionV3 model yields the best results on the test set. On publicly available databases, the proposed 1D InceptionV3 outperforms XGBoost, a non-deep machine learning model, as well as other traditional GCI detection algorithms. | en |
| dc.subject.translated | glottal closure instant (GCI) | en |
| dc.subject.translated | detection | en |
| dc.subject.translated | deep learning | en |
| dc.subject.translated | convolutional neural network | en |
| dc.identifier.doi | 10.1109/ICASSP39728.2021.9413675 | |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.identifier.document-number | 704288407043 | |
| dc.identifier.obd | 43933805 | |
| dc.project.ID | GA19-19324S/Plně trénovatelná syntéza české řeči z textu s využitím hlubokých neuronových sítí | cs |
| dc.project.ID | 90140/Velká výzkumná infrastruktura_(J) - e-INFRA CZ | cs |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD | |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|
| Matousek_A_Comparison_of_Convolutional_Neural_Networks_ICASSP2021.pdf | 1,81 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/47270Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.