Show simple item record

Developing an automatic speech recognition system based on Czech spoken language



dc.contributor.advisorKovalenko Alexander
dc.contributor.authorRichard Werner
dc.date.accessioned2020-09-04T13:54:57Z
dc.date.available2020-09-04T13:54:57Z
dc.date.issued2020-08-27
dc.identifierKOS-1181637138405
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/90112
dc.description.abstractTato práce se zabývá automatickým rozpoznáváním řeči (ASR) za použití rekurentních neuronových sítí (RNN). Cílem je analyzovat state-of-the-art v těchto vědních odvětvích a najít vhodný český otevřený dataset společně s RNN modelem. Dalším krokem je natrénovat vybraný model na zvoleném datasetu a najít druhý zdroj hlasových dat, ke kterému bude možné následně vytvořit anotace. Výstupem práce bude natrénovaný model, open-source dataset a systém dovolující snadné předzpracování dat a další rozšiřování datasetů. Zvoleným datasetem jsou připravená hlasová data z Poslanecké sněmovny a použitým modelem je DeepSpeech open-source projekt. Druhým zdrojem hlasových dat jsou zbylé nahrávky z PS, dostupné z jejich webových stránek. Součástí procesu přípravy těchto dat bylo použití detektoru hlasové aktivity (VAD), jehož výstup posloužil jako reference při segmentaci audio nahrávek. Natrénovaný model dosáhl úspěšnosti 12.66 % WER (chybovost v rámci slov) a 4.63 % CER (chybovost v rámci znaků), což byly dostatečně nízké hodnoty k vytvoření anotací nových dat. Nový dataset po předzpracování obsahoval přes 580000 hlasových nahrávek s proměnnou délkou zhruba od 1 do 70 sekund. Projekt je navržen jako Docker image s předpřipravenými nástroji ke zpracování datasetů a jejich použití k učení RNN. Výstupem je tedy natrénovaný model rekurentní neuronové sítě, otevřený český dataset s anotacemi a připravené Docker prostředí ke zpracování dat.cze
dc.description.abstractThis thesis deals with automatic speech recognition (ASR) using recurrent neural networks (RNN). The goal is to analyze the state-of-the-art in those fields and propose a suitable Czech open-source voice dataset and an RNN model. Next, train the model on the dataset and use to trained model to transcribe another appropriate source of speech data. The output is a trained speech-to-text model, a new open-source dataset, and a system allowing accessible data preprocessing and further extension of datasets. The dataset of choice is the Czech Parliament meetings (CPM) transcribed recordings, and the model used is the DeepSpeech open-source project. The secondary source of speech data is the rest of the recording gathered from the CPM website. Part of the preprocessing relied on the usage of a voice activity detection (VAD) model, which was used as a reference for the audio segmentation. The trained model achieved 12.66 % WER (Word Error Rate) and 4.63 % CER (Character Error Rate), which were sufficient values for the final dataset transcription. After preprocessing, the final dataset consisted of over 580000 speech utterances of ranging length roughly from 1 up to 70 seconds. The project is designed as a Docker image with prepared custom tools and other means to preprocess datasets and feed them to an RNN. Therefore, the output is a trained RNN model, an open-source dataset consisting of labeled recordings, and a ready-to-use Docker image with a toolkit for data preprocessing.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectautomatické rozpoznávání řečicze
dc.subjectrekurentní neurové sítěcze
dc.subjectlong short-term memory sítěcze
dc.subjectDeepSpeechcze
dc.subjectTensorflowcze
dc.subjectvlnková transformacecze
dc.subjectrozklad vlnkových paketůcze
dc.subjectautomatic speech recognitioneng
dc.subjectrecurrent neural networkseng
dc.subjectlong short-term memory networkseng
dc.subjectDeepSpeecheng
dc.subjectTensorfloweng
dc.subjectwavelet transformeng
dc.subjectwavelet packet decompositioneng
dc.titleVývoj systému automatického rozpoznávání řeči pro české mluvené slovocze
dc.titleDeveloping an automatic speech recognition system based on Czech spoken languageeng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.contributor.refereeSmítková Janků Ladislava
theses.degree.disciplineZnalostní inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra aplikované matematikycze
theses.degree.programmeInformatikacze


Files in this item



This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record