| Název: | Rozpoznávání a detekce klíčových slov |
| Další názvy: | Keyword detection and recognition |
| Autoři: | Lytvyniuk, Anton |
| Vedoucí práce/školitel: | Šmídl Luboš, Ing. Ph.D. |
| Oponent: | Švec Jan, Ing. Ph.D. |
| Datum vydání: | 2022 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/50144 |
| Klíčová slova: | rozpoznávání řeči;rozpoznávání klíčových slov;hluboká neuronová síť;učení částečně s učitelem;malý výpočetní výkon. |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | speech recognition;keyword spotting;deep neural network;self-supervised learning;low footprint. |
| Abstrakt: | S rozvojem hlubokého strojového učení roste i jeho využití v chytrých zařízeních, proto existuje velká potřeba provozování modelů v kontextu omezené výpočetní síly. Jednou z významných úloh v oblasti rozpoznávání řeči a komunikace člověk-stroj je detekce klíčových slov (keyword spotting, KWS). Tato práce vyšetřuje různé architektury neuronových sítí a porovnává učení s učitelem a učení částečně s učitelem. Zjistilo se, že z navržených sítí nejlepších výsledků dosahuje síť ResNet8 a že model před-trénovaný na datové sadě LibriSpeech Light se dobře přenáší na úlohu KWS. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | With the development of deep machine learning its usage becomes increasingly popular in smart devices, consequently there is a significant need of operating such models in the context of limited computational power. One of the frequent tasks in the domain of speech recognition and human-machine communication is keyword spotting (KWS). This paper investigates multiple neural network architectures and compares supervised and self-supervised learning approaches. We show that the ResNet8 architecture achieves the best results and that the model pretrained on LibriSpeech Light dataset transfers well to the KWS task. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| Bakalarka_Lytyniuk.pdf | Plný text práce | 1,36 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| Lytvyniuk_V.pdf | Posudek vedoucího práce | 428,92 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| Lytvyniuk_O.pdf | Posudek oponenta práce | 451,73 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| Lytvyniuk_P.pdf | Průběh obhajoby práce | 219,43 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/50144Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.