Detail předmětu

Moderní metody zpracování řeči

MZD Ak. rok 2020/2021 zimní semestr

Aktuální akademický rok

Od jednoduchých systémů k rozpoznávání ke statistickému modelování. Skryté Markovovy modely (HMM). Rozpoznávání souvislé řeči s velkým slovníkem. Jazykové modely. Tvorba řeči. Slyšení řeči: čas a frekvence. Metody pro odvození příznaků pro rozpoznávání založené na datech. Řečové databáze. Buzení v kódování řeči, CELP. Identifikace mluvčího.

Okruhy otázek k SDZ

  1. Základní pojmy z rozpoznávání řeči: reprezentace signálu, struktura rozpoznávacího systému.
  2. Extrakce řečových příznaků: MFCC a PLP koeficienty, redukce dimenzionality, příznaky založené na neuronových sítích.
  3. Skryté Markovovy modely pro rozpoznávání, základní definice - stav, přechod, vysílací hustoty pravděpodobnosti, přechodové pravděpodobnosti, sekvence stavů, Baum-Welchova a Viterbiho věrohodnost.
  4. Rozpoznávání s HMM systémem a reprezentace výstupu - 1-best, N-best, lattices. Rozpoznávací systém založený na kompozici konečných stavových automatů.
  5. Trénování HMM systému - maximum likelihood a diskriminativní trénování.
  6. Jazykové modelování - n-gramy, principy aproximace neznámých pravděpodobností.
  7. Detekce klíčových slov - pojem proti-modelu a poměru věrohodností.
  8. Rozpoznávání jazyka - akustický a fototaktický přístup, omezení vlivu nerelevantní informace.
  9. Rozpoznávání mluvčího - základní přístupy, přístupy založené na zpracování nízko-rozměrných vektorů v reprezentativním pod-prostoru.
  10. Využití neuronových sítí v rozpoznávání řeči: tandemová a hybridní struktura, jazykové modely založené na NN, extrakce parametrů pomocí NN.



Garant předmětu

Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM)

Jazyk výuky

česky, anglicky

Zakončení

zkouška (písemná)

Rozsah

  • 39 hod. přednášky

Bodové hodnocení

  • 100 bodů závěrečná zkouška

Zajišťuje ústav

Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)

Přednášející

Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM)

Cvičící

Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Absolvování předmětu umožní posluchači realizovat jednoduché aplikace jako např. hlasové ovládání programu, ale především se zapojit do vývoje komplexních systémů pro rozpoznávání a kódování řeči využívajících moderní metody, a to v akademické i průmyslové sféře.

Cíle předmětu

Zmíníme se o metodách v současnosti implementovaných v průmyslových aplikacích (jako GSM telefony nebo komerčně dostupné rozpoznávače), ale neopomeneme ani perspektivní metody existující zatím pouze ve výzkumných laboratořích. Zvláštní pozornost bude věnována postupům odvozeným na řečových datech a využití poznatků o tvorbě a slyšení řeči lidmi.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

základní znalost číslicového zpracování signálů, absolvování základního kursu o zpracování řeči je výhodou.

Literatura studijní

  • Moore, B.C.J., : An introduction to the psychology of hearing, Academic Press, 1989
  • Jelinek, F.: Statistical Methods for Speech Recognition, MIT Press, 1998
  • Fukunaga, K.: Introduction to Statistical Pattern Recognition, Academic Press, 1990
  • Vapnik, V. N.: Statistical Learning Theory, Wiley-Interscience, 1998
  • Dutoit, T.: An Introduction to Text-To-Speech Synthesis, Kluwer Academic Publishers, 1997
  • Ben Gold, Nelson Morgan, Dan Ellis: Speech and Audio Signal Processing: Processing and Perception of Speech and Music Hardcover, Wiley-Interscience; 2nd Edition, 2011.
  • Psutka, J.: Komunikace s s počítačem mluvenou řečí. Academia, Praha, 1995
  • Dong Yu, Li Deng:  Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach, Springer, 2014.
  • Gold, B., Morgan, N.: Speech and audio signal processing, John Wiley & Sons, 2000
  • Homayoon Beigi: Fundamentals of Speaker Recognition, Springer, 2011
  • Daniel Jurafsky, James H. Martin: SPEECH & LANGUAGE PROCESSING, 2nd edition,  Prentice Hall, 2008.
  • Texts from http://www.fit.vutbr.cz/~cernocky/speech/

Osnova přednášek

  1. Základní pojmy: signálové vektory a matice parametrů, statistiky.
  2. Statistické modelování parametrů, modelování času stavovými sekvencemi.
  3. Skryté Markovovy modely (HMM), struktura, trénování.
  4. Rozpoznávání řeči pomocí HMM: Viterbiho algoritmus, předávání žetonů (token passing).
  5. ýslovnostní slovníky a jazykové modely.
  6. Tvorba řeči a odvozené parametry: LPC, log area ratios (LAR), line spectral pairs (LSP).
  7. Slyšení řeči a odvozené parametry - Mel-frekvenční cepstrální koeficienty, Perceptual linear prediction (PLP).
  8. Časové vlastnosti sluchu - RASTA filtrování.
  9. Trénování výpočtu příznaků na datech: lineární diskriminační analýza.
  10. Řečové databáze: standardy, obsah, mluvčí, anotace.
  11. Vokodéry a modelování jejich buzení, multipulsní a statistické modelování (GSM kódování).
  12. CELP kódování: dlouhodobý prediktor, kódové knihy. Kódování s velmi malým bitovým tokem.
  13. Současné metody identifikace a ověřování mluvčího.

Kontrolovaná výuka

výuka není kontrolována, předmět je hodnocen na základě zkoušky nebo závěrečné zprávy

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru