This HTML5 document contains 43 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03129459%21RIV08-GA0-21230___/
n21http://localhost/temp/predkladatel/
n11http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n17https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A03129459%21RIV08-GA0-21230___
rdf:type
n9:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Experiments on modelling of speaker non-speech events (SNE) using robust speech recogniser based on hidden Markov models (HMM) are presented in this work. A speaker independent spoken Czech digits recogniser based on Czech phoneme modelling in real environment was used for this purpose. Only SNEs which are positioned in between words are modelled, as they can be easily added to the recogniser grammar as they were another word. The recognition results were analysed for two different testing datasets, each derived from the training sets (different in environmental conditions). At the end of the experiment the recognition score increased for about 22% and 11% for the used testing datasets against the results reached without modelling the events. The recogniser was also tested on data with unknown recording conditions. Low number of incorrectly inserted word shows that this modelling seem to be less dependent on recording conditions than pure phoneme model case. Tento článek prezentuje experimenty v oblasti modelování neřečových událostí řečníka (NUR) v robustním rozpoznávači řeči s použitím rozpoznávače českých číslovek na bázi skrytých Markovových modelů monofónů pracujícího v reálném prostředí. Modelování NUR a snadné zahrnutí těchto modelů do gramatiky rozpoznávače umožňuje poloha těchto neřečových událostí mezi jednotlivými slovy promluvy. Výsledky experimentů jsou srovnány na dvou sadách testovacích dat. Výsledné hodnoty zlepšení rozpoznávacího skóre o 22% a 11% a výrazné snížení chyby typu inzerce ukazují na vhodnost metody pro zvýšení robustnosti v úloze rozpoznávání řeči. Modely neřečových událostí také v experimentech vykazují nízkou citlivost na rozdílné nahrávací podmínky. Experiments on modelling of speaker non-speech events (SNE) using robust speech recogniser based on hidden Markov models (HMM) are presented in this work. A speaker independent spoken Czech digits recogniser based on Czech phoneme modelling in real environment was used for this purpose. Only SNEs which are positioned in between words are modelled, as they can be easily added to the recogniser grammar as they were another word. The recognition results were analysed for two different testing datasets, each derived from the training sets (different in environmental conditions). At the end of the experiment the recognition score increased for about 22% and 11% for the used testing datasets against the results reached without modelling the events. The recogniser was also tested on data with unknown recording conditions. Low number of incorrectly inserted word shows that this modelling seem to be less dependent on recording conditions than pure phoneme model case.
dcterms:title
Modelování neřečových událostí řečníka při robustním rozpoznávání řeči Modelling of Speaker Non-speech Events in Robust Speech Recognition Modelling of Speaker Non-speech Events in Robust Speech Recognition
skos:prefLabel
Modelling of Speaker Non-speech Events in Robust Speech Recognition Modelling of Speaker Non-speech Events in Robust Speech Recognition Modelování neřečových událostí řečníka při robustním rozpoznávání řeči
skos:notation
RIV/68407700:21230/06:03129459!RIV08-GA0-21230___
n3:strany
149;155
n3:aktivita
n14:P
n3:aktivity
P(GD102/03/H085)
n3:dodaniDat
n12:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n13:6738524 n13:6204058
n3:druhVysledku
n20:D
n3:duvernostUdaju
n8:S
n3:entitaPredkladatele
n5:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
486256
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/06:03129459
n3:jazykVysledku
n15:eng
n3:klicovaSlova
speech processing
n3:klicoveSlovo
n10:speech%20processing
n3:kontrolniKodProRIV
[945CAAEA5DB6]
n3:mistoKonaniAkce
Praha
n3:mistoVydani
Praha
n3:nazevZdroje
Proceedings of the 16th Czech-German Workshop on Speech Processing
n3:obor
n19:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n16:GD102%2F03%2FH085
n3:rokUplatneniVysledku
n12:2006
n3:tvurceVysledku
Rajnoha, Josef Pollák, Petr
n3:typAkce
n7:EUR
n3:zahajeniAkce
2006-09-27+02:00
s:numberOfPages
7
n11:hasPublisher
Ústav radiotechniky a elektroniky AV ČR
n17:isbn
80-86269-15-9
n21:organizacniJednotka
21230