Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Rozpoznavání řeči s nenáhodnými atributy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F03%3APU56402" target="_blank" >RIV/00216305:26230/03:PU56402 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Recognition of Speech with Non-random Attributes

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Most of current speech recognition systems are based on Hidden Markov Models assuming that speech features are sequence of stationary stochastic processes. However, there are certain speech attributes, such as background noise type or speaker voice color, that do not have stochastic character. This fact is often ignored, by designers of robust speaker independent recognition system. In this work, we investigate how the performance of a noisy speech recognition can be improved provided that we have priorr knowledge about type and level of noise. Next, recognizer that is using separate models, each trained on a particular type and level of noise, is proposed for more appropriate modeling of speech.

  • Název v anglickém jazyce

    Recognition of Speech with Non-random Attributes

  • Popis výsledku anglicky

    Most of current speech recognition systems are based on Hidden Markov Models assuming that speech features are sequence of stationary stochastic processes. However, there are certain speech attributes, such as background noise type or speaker voice color, that do not have stochastic character. This fact is often ignored, by designers of robust speaker independent recognition system. In this work, we investigate how the performance of a noisy speech recognition can be improved provided that we have priorr knowledge about type and level of noise. Next, recognizer that is using separate models, each trained on a particular type and level of noise, is proposed for more appropriate modeling of speech.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2003

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    6th International Conference, TSD 2003 České Budějovice, Czech Republic, September 2003 Proceedings

  • ISBN

    3-540-20024-X

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    České Budějovice

  • Místo konání akce

    Ceske Budejovice

  • Datum konání akce

    8. 9. 2003

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku