This HTML5 document contains 44 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
n16	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n15	http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n10	http://localhost/temp/predkladatel/
n19	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n11	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26230%2F06%3APU67156%21RIV07-MSM-26230___/
n5	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14	https://schema.org/
s	http://schema.org/
skos	http://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n4	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n6	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n18	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n7	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n13	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n9	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n8	http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item

n2:RIV%2F00216305%3A26230%2F06%3APU67156%21RIV07-MSM-26230___

rdf:type

n5:Vysledek skos:Concept

dcterms:description

This paper describes several approaches to&nbsp; keyword spotting (KWS)&nbsp; for informal continuous speech. We compare&nbsp; acoustic keyword spotting, spotting in word lattices generated by large vocabulary continuous speech recognition and a hybrid approach making use of phoneme lattices generated by a phoneme recognizer. The&nbsp; systems are compared on carefully defined test data extracted from ICSI meeting database. The&nbsp; acoustic and phoneme-lattice based KWS are based on a phoneme recognizer making use of long temporal split context feature extraction<br>and posterior estimation using neural nets. The advantages and drawbacks of different approaches are discussed. Tento článek popisuje několik přístupů pro detekci klíčových slov v záznamech jednání (neformální řeč). Porovnáváme zde akustický přístup a vyhledávání ve výstupu ze slovního a fonémového rozpoznávače. Systémy jsou porovnány na pečlivě definované části ICSI databáze. Akustický a fonémový přístup používá fonémového rozpoznávače založeného na neuronových sítí a dlouhém časovém kontextu. V závěru jsou diskutovány výhody a nevýhody jednotlivých přístupů.<br> This paper describes several approaches to&nbsp; keyword spotting (KWS)&nbsp; for informal continuous speech. We compare&nbsp; acoustic keyword spotting, spotting in word lattices generated by large vocabulary continuous speech recognition and a hybrid approach making use of phoneme lattices generated by a phoneme recognizer. The&nbsp; systems are compared on carefully defined test data extracted from ICSI meeting database. The&nbsp; acoustic and phoneme-lattice based KWS are based on a phoneme recognizer making use of long temporal split context feature extraction<br>and posterior estimation using neural nets. The advantages and drawbacks of different approaches are discussed.

dcterms:title

Keyword Spotting in Meeting Data Detekce klíčových slov v záznamech jednání Keyword Spotting in Meeting Data

skos:prefLabel

Detekce klíčových slov v záznamech jednání Keyword Spotting in Meeting Data Keyword Spotting in Meeting Data

skos:notation

RIV/00216305:26230/06:PU67156!RIV07-MSM-26230___

n4:strany

440-444

n4:aktivita

n20:S

n4:aktivity

S

n4:dodaniDat

n8:2007

n4:domaciTvurceVysledku

n19:8354308

n4:druhVysledku

n9:D

n4:duvernostUdaju

n18:S

n4:entitaPredkladatele

n11:predkladatel

n4:idSjednocenehoVysledku

481632

n4:idVysledku

RIV/00216305:26230/06:PU67156

n4:jazykVysledku

n7:eng

n4:klicovaSlova

keyword spotting, lattice, LVCSR, phoneme recognizer, informal speech<br>

n4:klicoveSlovo

n6:lattice n6:informal%20speech%3Cbr%3E n6:LVCSR n6:keyword%20spotting n6:phoneme%20recognizer

n4:kontrolniKodProRIV

[E1780B83B272]

n4:mistoKonaniAkce

Brno

n4:mistoVydani

Brno

n4:nazevZdroje

Proceedings of the 12th Conference Student EEICT 2006 Volume 4

n4:obor

n13:JC

n4:pocetDomacichTvurcuVysledku

1

n4:pocetTvurcuVysledku

1

n4:rokUplatneniVysledku

n8:2006

n4:tvurceVysledku

Szöke, Igor

n4:typAkce

n16:CST

n4:zahajeniAkce

2006-04-27+02:00

s:numberOfPages

5

n15:hasPublisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

n14:isbn

80-214-3163-6

n10:organizacniJednotka

26230