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”

Metoda detekce řeči a ticha založená na množině rozhodovacích grafů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F06%3A00000169" target="_blank" >RIV/49777513:23520/06:00000169 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Silence/speech detection method based on set of decision graphs

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the paper we demonstrate a complex supervised learning method based on a binary decision graphs. This method is employed in construction of a silence/speech detector. Performance of the resulting silence/speech detector is compared with performance ofcommon silence/speech detectors used in telecommunications and with a detector based on HMM and a bigram silence/speech language model. Each non-leaf node of a decision graph has assigned a question and a sub-classifier answering this question. We testthree kinds of these sub-classifiers: linear classifier, classifier based on separating quadratic hyper-plane (SQHP), and Support Vector Machines (SVM) based classifier. Moreover, besides usage of a single decision graph we investigate application of a set of binary decision graphs.

  • Název v anglickém jazyce

    Silence/speech detection method based on set of decision graphs

  • Popis výsledku anglicky

    In the paper we demonstrate a complex supervised learning method based on a binary decision graphs. This method is employed in construction of a silence/speech detector. Performance of the resulting silence/speech detector is compared with performance ofcommon silence/speech detectors used in telecommunications and with a detector based on HMM and a bigram silence/speech language model. Each non-leaf node of a decision graph has assigned a question and a sub-classifier answering this question. We testthree kinds of these sub-classifiers: linear classifier, classifier based on separating quadratic hyper-plane (SQHP), and Support Vector Machines (SVM) based classifier. Moreover, besides usage of a single decision graph we investigate application of a set of binary decision graphs.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • 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

    2006

  • 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

    Lecture Notes in Artificial Intelligence

  • ISBN

    3-540-39090-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    15. 9. 2006

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000241103500068