search query: @keyword neural network / total: 37
reference: 10 / 37
« previous | next »
Author:Lehtonen, Mikko Olavi
Title:Hierarchical approach for spotting keywords from an acoustic stream
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:xii + 55 s. + liitt. 11      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Tietoverkkotekniikka   (S-38)
Supervisor:Kantola, Raimo
Instructor:Hermansky, Hynek
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 Centre

In 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

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark TKK  2944   | Archive
Keywords:keyword spotting
speech recognition
hidden Markov model
neural network
TRAP-NN
matched filter
phoneme
avainsanojen paikantaminen
puheentunnistus
kätketty Markovin malli
neuroverkko
sovitettu suodin
foneemi
Abstract (fin): Avainsanojen paikantaminen on puheentunnistuksen ongelma, jossa tavoite on löytää vain tietyt äänet akustisesta virrasta.
Tyypilliset avainsanojen paikannusjärjestelmät lähestyvät ongelmaa käyttäen puheentunnistustekniikoita, kuten kätkettyjä Markovin malleja ja dynaamista ohjelmointia.
Tämän seurauksena näissä lähestymistavoissa esiintyy ongelmia liittyen ei-avainsanojen äänien mallinnukseen ja yleistyvyyden puutteeseen.

Tämä työ esittelee ja tutkii uutta lähestymistapaa kohdeäänien paikannukseen akustisesta virrasta.
Menetelmä perustuu hierarkkiseen käsittelyyn, jossa ensin johdetaan tasaisin välein näytteistetyt foneemien a posterior todennäköisyysestimaatit, jotka muutetaan ei-tasavälisiksi foneemisten luokkien estimaateiksi käyttäen sovitettuja suotimia.
Suodatuksen tuottamat estimaatit vastaavat foneemien esiintymistodennäköisyyksiä, jolloin avainsanat voidaan löytää etsimällä oikea sarja luotettavia foneemien estimaatteja.

Tässä työssä tasaisin välein näytteistetyt foneemiestimaatit johdetaan joka 10 ms käyttäen kriittisten kaistojen spektrographia, kaksiuloitteista suodatusta ja 1010 ms pitkiä TRAP-malleja.
Syntyvät havainnot syötetään kolmikerroksiseen neoroverkkoon, mikä johtaa pitkän aikavälin kontekstin foneemiestimaatteihin.
ED:2006-02-24
INSSI record number: 30664
+ add basket
« previous | next »
INSSI