Detail práce

Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification

Bakalářská práce Student: Gajdár Matúš Akademický rok: 2016/2017 Vedoucí: Karafiát Martin, Ing., Ph.D.
Název anglicky
New Techniques in Neural Networks Training - Connectionist Temporal Classification
Jazyk práce
český
Abstrakt

Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou neurónových sietí a ich využití v oblasti rozpoznávania reči. Na začiatok si priblížime teóriu rozpoznávania reči, následne na to nadväzuje problematika neurónových sietí spojená s vysvetlením metódy connectionist temporal classification. V ďalšej časti sú popísané nástroje vďaka ktorým sme mohli uskutočniť trénovanie neurónových sietí, spojené s popisom jednotlivých experimentov, ktoré sme spraviliaby sme zistili vplyv metódy connectionist temporal classification na presnosť predpovedania správnych foném. V záverečnej časti sa nachádza zhrnutie práce a celkové zhodnotenie experimentov.

Klíčová slova

Rozpoznávanie reči, neurónové siete, CTC, LSTM, CNTK, EESEN

Ústav
Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení D
Obhajoba
16. června 2017
Oponent
Švec Ján, Ing.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D.

Otázky u obhajoby
  • V práci pri popise topológie siete, používate rámec veľkosti 250ms, aký to ma výhody oproti bežným 25ms? Nie je to preklep?
  • Toolkit CNTK obsahuje čítač príznakov v Kaldi formáte, prečo bolo teda nutné previesť do HTK formátu pre trénovanie?
 
Komise
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT), předseda
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Hliněná Dana, doc. RNDr., Ph.D. (UMAT FEKT VUT), člen
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Citace
GAJDÁR, Matúš. Nové techniky v oblasti trénování neuronových sítí - Connectionist temporal classification. Brno, 2017. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2017-06-16. Vedoucí práce Karafiát Martin. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18499/
BibTeX 
@bachelorsthesis{FITBT18499,
    author = "Mat\'{u}\v{s} Gajd\'{a}r",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Nov\'{e} techniky v oblasti tr\'{e}nov\'{a}n\'{i} neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i} -  Connectionist temporal classification",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2017,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18499/"
}

Závěrečné práce

Nahoru