haku: @instructor Kurimo, Mikko / yhteensä: 19
hakutulos-lista
viite: 7 / 19
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Karhila, Reima
Työn nimi:Cross-lingual acoustic model adaptation for speaker-independent speech recognition
Akustisten mallien adaptointi kielten yli puhujariippumattomassa puheentunnistuksessa
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2010
Sivut:[12] + 124      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Oppiaine:Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka   (S-89)
Valvoja:Alku, Paavo
Ohjaaja:Kurimo, Mikko
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203131511
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  848   | Arkisto
Avainsanat:automatic speech recognition
multi-lingual acoustic modelling
acoustic model adaptation
cross-lingual speaker adaptation
puheentunnistus
monikielinen akustinen mallinnus
akustisten mallien adaptaatio
kielten yli tapahtuva puhuja-adaptaatio
Tiivistelmä (fin): Laadukas puheentunnistus vaatii tunnistussysteemiltä kykyä mukautua puhujan ääneen ja puhetapaan.
Suurin osa puheentunnistusjärjestelmistä on rakennettu kielellisesti yhtenäisten ryhmien käyttöön.
Kun erilaisista kielellisistä taustoista tulevat ihmiset muodostavat enemmän ja enemmän käyttäjäryhmiä, tarve lisääntyy tehokkaalle monikieliselle puheentunnistukselle, joka ottaa huomioon murteiden ja painotusten lisäksi myös eri kielet.

Tässä työssä tutkittiin, miten englannin ja suomen puheen akustisia malleja voidaan yhdistellä ja näin rakentaa monikielinen puheentunnistin.
Työssä tutkittiin myös miten puhuja-adaptaatio toimii näissä järjestelmissä kielten sisällä ja kielirajan yli niin, että yhden kielen puhedataa käytetään adaptaatioon toisella kielellä.
Puheentunnistimia rakennettiin suurilla suomen- ja englanninkielisillä puhekorpuksilla ja testattiin sekä yksi- että kaksikielisellä aineistolla.

Tulosten perusteella voidaan todeta, että englannin ja suomen akustisten mallien yhdistelemisessä turvallisen klusteroinnin raja on niin alhaalla, että yhdistely ei juurikaan kannata tunnistimen tehokkuuden parantamiseksi.

Tuloksista nähdään myös, että äidinkielenä puhutun suomen tunnistamista voitiin parantaa käyttämällä vieraana kielenä puhutun englannin dataa.
Tämä mekanismi toimi vain yksisuuntaisesti: Vieraana kielenä puhutun englannin tunnistusta ei voinut parantaa äidinkielenä puhutun suomen datan avulla.
Tiivistelmä (eng): For good quality speech recognition, the ability of the recognition system to adapt itself to each speaker's voice and speaking style is more than necessary.
Most of speech recognition systems are developed for very specific purposes for a linguistically homogenous group.
However, as user groups are formed out of people from differing linguistic backgrounds, there is an ever-growing demand for efficient multi-lingual speech technology that takes into account not only varying dialects and accents but also different languages.

This thesis investigated how the acoustic models for English and Finnish can be efficiently combined to create a multilingual speech recognition system.
Also how these combined systems perform speaker adaptation within languages and across languages using data from one language to improve recognition of the same speaker speaking another language was investigated.
Recognition systems were trained based on large Finnish and English corpora, and tested both on monolingual and bilingual material.

This study shows that the thresholds for safe merging of the model sets of Finnish and English are so low that the merging can hardly be motivated from the point of view of efficiency.

Also it was found out that the recognition of native Finnish can be improved with the use of English speech data from the same speaker.
This only works one-way, as the foreign English recognition could not be significantly improved with the help of Finnish speech data.
ED:2010-08-20
INSSI tietueen numero: 40199
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI