This HTML5 document contains 47 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n18http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n8http://localhost/temp/predkladatel/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03135528%21RIV08-MZ0-21230___/
n21http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n20https://schema.org/
shttp://schema.org/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n22http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n16http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03135528%21RIV08-MZ0-21230___
rdf:type
skos:Concept n17:Vysledek
dcterms:description
Příspěvek je zaměřen na část automatické segmentace promluv na fonémy. Je to součást předzpracování dat. Korektní a přesná segmentace je nejdůležitější část předzpracování řeči pro účely analýzy, rozpoznání a syntézy.Je časově velmi náročná, zejména u rozsáhlých databází. Proto je nutné proces zautomatizovat. UNS aplikace je naším příspěvkem do této oblasti. Soustředili jsme se na dva druhy UNS, vícevrstvou neuronovou síť s BPG algoritmem a na Kohonenovu samoorganizující se mapu. První experimenty s MLNN byly založeny na vytvoření 36 UNS, z nichž každá byla trénována na jeden český foném. Výstup byl určen pomocí koeficientu podobnosti vstupních dat s natrénovanou sítí. Další experimenty budou soustředěny na užití Kohonenových map. This contribution is focused on a part of data pre-processin - an automatic segmentation (labeling) of utterances into phonemes. Correct and accurate segmentation is the most important part of speech signal pre-processing for analysis, recognition and speech synthesis. This part is very time-consuming because the current speech corpuses are large. Therefore an automation of this process is very necessary. The artificial neural network (ANN) application is our contribution to solving this problem. We have focused on two types of neural nets - multilayer neural networks (MLNN) with BPG algorithm and Kohonen's self-organizing maps. The basic idea of our first experiment with MLNN was a creation of 36 ANN. Each of these nets was trained for one phoneme of the Czech language to classify it. The output from ANN was determined by a similarity rate of input data to trained data. Next experiments were focused on Kohonen's maps. This contribution is focused on a part of data pre-processin - an automatic segmentation (labeling) of utterances into phonemes. Correct and accurate segmentation is the most important part of speech signal pre-processing for analysis, recognition and speech synthesis. This part is very time-consuming because the current speech corpuses are large. Therefore an automation of this process is very necessary. The artificial neural network (ANN) application is our contribution to solving this problem. We have focused on two types of neural nets - multilayer neural networks (MLNN) with BPG algorithm and Kohonen's self-organizing maps. The basic idea of our first experiment with MLNN was a creation of 36 ANN. Each of these nets was trained for one phoneme of the Czech language to classify it. The output from ANN was determined by a similarity rate of input data to trained data. Next experiments were focused on Kohonen's maps.
dcterms:title
Automatická segmentace řečového signálu pomocí umělých neuronových sítí. Automatic Segmentation of the Speech Signal by Artificial Neural Networks. Automatic Segmentation of the Speech Signal by Artificial Neural Networks.
skos:prefLabel
Automatická segmentace řečového signálu pomocí umělých neuronových sítí. Automatic Segmentation of the Speech Signal by Artificial Neural Networks. Automatic Segmentation of the Speech Signal by Artificial Neural Networks.
skos:notation
RIV/68407700:21230/07:03135528!RIV08-MZ0-21230___
n4:strany
103;108
n4:aktivita
n10:P n10:Z
n4:aktivity
P(NR8287), Z(MSM6840770012)
n4:dodaniDat
n16:2008
n4:domaciTvurceVysledku
n9:8290342 n9:2715279
n4:druhVysledku
n12:D
n4:duvernostUdaju
n22:S
n4:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
411129
n4:idVysledku
RIV/68407700:21230/07:03135528
n4:jazykVysledku
n11:eng
n4:klicovaSlova
Neural Networks, Speech, Segmentation
n4:klicoveSlovo
n6:Speech n6:Segmentation n6:Neural%20Networks
n4:kontrolniKodProRIV
[136393CCD3F7]
n4:mistoKonaniAkce
Liberec
n4:mistoVydani
Liberec
n4:nazevZdroje
ECMS 2007 8-th Int. WSP on Electronics, Control, Modelling, Measurement and Signals
n4:obor
n19:JA
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n4:pocetTvurcuVysledku
2
n4:projekt
n14:NR8287
n4:rokUplatneniVysledku
n16:2007
n4:tvurceVysledku
Žůrek, Michal Tučková, Jana
n4:typAkce
n15:EUR
n4:zahajeniAkce
2007-05-21+02:00
n4:zamer
n21:MSM6840770012
s:numberOfPages
6
n18:hasPublisher
Technická univerzita v Liberci
n20:isbn
978-80-7372-218-0
n8:organizacniJednotka
21230