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”

Detection of Overlapping Speech using a Convolutional Neural Network: First Experiments

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43952729" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43952729 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://hdl.handle.net/11025/29824" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11025/29824</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Detection of Overlapping Speech using a Convolutional Neural Network: First Experiments

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Many speech processing applications, such as speaker diarization and speech recognition, have problems with overlapping speech, i.e. intervals in which multiple speakers are talking simultaneously. This happens particularly often in spontaneous conversations, where speakers may regularly interrupt each other or interject short utterances while the original speaker keeps talking. Detecting such occurrences can help improve the performance of the impacted systems. However, this is still an actively researched task, which has not yet been fully solved. In this work, I describe my initial experiments in using a convolutional neural network (CNN) to detect overlapping speech in an artificial dataset created for the purpose.

  • Název v anglickém jazyce

    Detection of Overlapping Speech using a Convolutional Neural Network: First Experiments

  • Popis výsledku anglicky

    Many speech processing applications, such as speaker diarization and speech recognition, have problems with overlapping speech, i.e. intervals in which multiple speakers are talking simultaneously. This happens particularly often in spontaneous conversations, where speakers may regularly interrupt each other or interject short utterances while the original speaker keeps talking. Detecting such occurrences can help improve the performance of the impacted systems. However, this is still an actively researched task, which has not yet been fully solved. In this work, I describe my initial experiments in using a convolutional neural network (CNN) to detect overlapping speech in an artificial dataset created for the purpose.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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