Neuralne mreže u izdvajanju govornog signala iz zvučnog zapisa

diplomski rad

• Naslov (engleski): Neural networks in separation of voice signal from audio record
• Autor: Stjepan Henc
• Mentor: Šandor Dembitz (mentor)
• Član povjerenstva: Šandor Dembitz (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Gordan Gledec (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Banek (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu dan je pregled trenutnog stanja područja izdvajanja govora i pregled najuspješnijih strategija za izdvajanje govora. Poseban naglasak stavljen je na duboke neuronske mreže. Odabrana je BLSTM-RNN arhitektura neuronske mreže i CURRENNT kao programski paket za rad s tom mrežom. Uspješnost izdvajanja govora je ispitana na skupu podataka prvog zadatka drugog CHiME natjecanja (engl. CHiME 2nd challenge Task 1) i postignuto je apsolutno poboljšanje točnosti od 25% za prepoznavanje govora sa smetnjama koristeći sustav za prepoznavanje čistog govora s malim opsegom rječnika.

Sažetak (engleski)

An overview of recent developments in the field of speech extraction is given, including a survey of most successful strategies. A special emphasis is put on approaches based on deep neural networks. The BLSTM-RNN neural network architecture is chosen along with the CURRENNT software package for working with the network. Success of speech extraction is evaluated on Task 1 of the CHiME 2nd challenge, and an absolute improvement in word accuracy of 25% is achieved on a noisy speech recognition task using a small-dictionary ASR system specialised for clean speech.

• Ključne riječi: izdvajanje govora; duboke neuronske mreže; RNN; BLSTM; CUDA; CHiME; CURRENNT
• Ključne riječi (engleski): speech extraction; deep neural networks; RNN; BLSTM; CUDA; CHiME; CURRENNT
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:206585
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 09:08:36