search query: @keyword feature extraction / total: 22
reference: 9 / 22
Author: | Räsänen, Okko |
Title: | Speech Segmentation and Clustering Methods for a New Speech Recognition Architecture |
Puheen segmentointi ja klusterointi uutta puheentunnistimen arkkitehtuuria varten | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2007 |
Pages: | vii + 87 s. + liitt. 2 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka (S-89) |
Supervisor: | Laine, Unto K. |
Instructor: | |
Electronic version URL: | http://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-010123 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | speech segmentation speech clustering data classification feature extraction speech perception pattern recognition bottom-up processing top-down processing puheen segmentointi puheen klusterointi äänimateriaalin luokittelu piirteistys hahmontunnistus puheen havaitseminen bottom-up prosessointi top-down prosessointi |
Abstract (eng): | To reduce the gap between performance of traditional speech recognition systems and human speech recognition skills, a new architecture is required. A system that is capable of incremental learning offers one such solution to this problem. This thesis introduces a bottom-up approach for such a speech processing system, consisting of a novel blind speech segmentation algorithm, a segmental feature extraction methodology, and data classification by incremental clustering. All methods were evaluated by extensive experiments with a broad range of test material and the evaluation methodology was itself also scrutinized. The segmentation algorithm achieved above standard quality results compared to what is found in current literature regarding blind segmentation. Possibilities for follow-up research of memory structures and intelligent top-down feedback in speech processing are also outlined. |
Abstract (fin): | Perinteiset automaattiset puheentunnistusmenetelmät eivät pärjää suorituskyvyssä ihmisen puheenhavaintokyvylle. Voidaksemme kuroa tämän eron umpeen, on kehitettävä täysin uudentyyppisiä arkkitehtuureja puheentunnistusta varten. Puhetta ja kieltä itsestään ihmisen lailla oppiva järjestelmä on yksi tällainen vaihtoehto. Tämä diplomityö esittelee erään lähtökohdan oppivalle järjestelmälle, koostuen uudenlaisesta sokeasta puheen segmentointialgoritmista, segmenttien piirteistyksestä, sekä menetelmistä vähittäiselle puhedatan luokittelulle klusteroinnin avulla. Kaikki metodit arvioitiin kattavilla kokeilla, ja itse arviontimenetelmien luonteeseen kiinnitettiin huomiota. Segmentoinnissa saavutettiin alan kirjallisuuteen nähden hyvät tulokset. Järjestelmän mahdollisia jatkokehityssuuntauksia on hahmoteltu muunmuassa mahdollisten muistiarkkitehtuurien ja älykkään top-down palautteen osalta. |
ED: | 2007-12-19 |
INSSI record number: 35025
+ add basket
INSSI