Detekce chybné výslovnosti v mluvené řeči
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práce se zabývá problematikou detekce chybné výslovnosti v mluvené řeči. Jedním z cílů této práce je výběr vhodných parametrizací. Jedná se o krátkodobou energii, funkci středního počtu průchodu signálu nulou, lineární prediktivní analýzu, perceptivní lineární prediktivní analýzu, metodu RASTA, kepstrální analýzu a melovské kepstrální koeficienty. Dalším cílem je konstrukce detektoru chybné výslovnosti na bázi DTW (dynamické borcení času) a umělé neuronové sítě. Samotná detekce probíhá na základě získaných příznaků z vybraných analýz a fonetického přepisu promluvy. Parametrizace, detektor i fonetická transkripce českého jazyka jsou implemetovány v simulačním prostředí MATLAB.
This thesis deals with detection of speech disorders. One of the aims of this thesis is choosing suitable parameterization: short-time energy, zero-crossing rate, linear predictive analysis, perceptual linear predictive analysis, RASTA method, cepstral analysis and mel-frequency cepstral coefficient can be chosed for detections. Next aim is construction of detector of speech disorders based on DTW (Dynamic Time Warping) and artificial neuron network. Single detection proceeds on the base of collected tokens from chosen analysis and phonetic transcription of speech. Analyses, detector and phonetic transcription of Czech language are implemented in simulation environment of MATLAB.
This thesis deals with detection of speech disorders. One of the aims of this thesis is choosing suitable parameterization: short-time energy, zero-crossing rate, linear predictive analysis, perceptual linear predictive analysis, RASTA method, cepstral analysis and mel-frequency cepstral coefficient can be chosed for detections. Next aim is construction of detector of speech disorders based on DTW (Dynamic Time Warping) and artificial neuron network. Single detection proceeds on the base of collected tokens from chosen analysis and phonetic transcription of speech. Analyses, detector and phonetic transcription of Czech language are implemented in simulation environment of MATLAB.
Description
Citation
STRUHAŘ, M. Detekce chybné výslovnosti v mluvené řeči [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Eva Gescheidtová, CSc. (předseda)
doc. Ing. Ivo Lattenberg, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Václav Křepelka, Ph.D. (člen)
Ing. Zoltán Nagy, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Karol Molnár, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen)
Ing. Radoslav Vargic, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Malý (člen)
Date of acceptance
2008-06-11
Defence
Jaké parametry jste použil u Levensteinova algoritmu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení