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”

Multi-task Neural Networks For Speech Recognition

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F14%3APU111991" target="_blank" >RIV/00216305:26230/14:PU111991 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.feec.vutbr.cz/EEICT/wp-content/uploads/2014/04/2014-sbornik-mgr.pdf" target="_blank" >http://www.feec.vutbr.cz/EEICT/wp-content/uploads/2014/04/2014-sbornik-mgr.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multi-task Neural Networks For Speech Recognition

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article covers experiments on TIMIT database exploring the possibility of using multitask neural networks for speech recognition. Multi-task neural networks are deep neural networks solving several different classification tasks simultaneously. The secondary tasks chosen for the experiments are gender, context, articulatory characteristics and a fusion of some of them. The experiments show that addition of such tasks can enhance the learning and improve recognition accuracy.

  • Název v anglickém jazyce

    Multi-task Neural Networks For Speech Recognition

  • Popis výsledku anglicky

    The article covers experiments on TIMIT database exploring the possibility of using multitask neural networks for speech recognition. Multi-task neural networks are deep neural networks solving several different classification tasks simultaneously. The secondary tasks chosen for the experiments are gender, context, articulatory characteristics and a fusion of some of them. The experiments show that addition of such tasks can enhance the learning and improve recognition accuracy.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • 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

    Proceedings of the 20th Student Conference, EEICT 2014

  • ISBN

    978-80-214-4923-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    3

  • Strana od-do

    24-26

  • Název nakladatele

    Brno University of Technology

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    24. 4. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku