Detail předmětu

Zpracování řečových signálů

FIT-ZREAk. rok: 2020/2021

Aplikace počítačového zpracování řeči, číslicové zpracování řečových signálů, tvorba a slyšení řeči, úvod do fonetiky, předzpracování a základní parametry, lineárně-prediktivní model, cepstrum, určování základního tónu hlasu, kódování - časová oblast a vokodéry, rozpoznávání - DTW a HMM, syntéza. Software a knihovny pro zpracování řeči.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

prof. Dr. Ing. Jan Černocký

Zajišťuje ústav

Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)

Výsledky učení předmětu

Studenti se seznámí se základními charakteristikami řečového signálu v návaznosti na tvorbu a slyšení řeči lidmi. Pochopí základní algoritmy analýzy řeči společné mnohým aplikacím. Získají přehled o aplikacích (rozpoznávání, syntéza, kódování) a o praktických stránkách implementace řečových algoritmů. Budou schopni navrhnout jednoduchý systém pro zpracování řeči (detektor řečové aktivity, rozpoznávač několika izolovaných slov), včetně implementace do aplikačních programů.

Způsob a kritéria hodnocení

  • půlsemestrální test 14b
  • projekt 29b
  • presentace výsledků na poč. cvičeních 6b

Učební cíle

Seznámit studenty se základními charakteristikami řečového signálu v návaznosti na tvorbu a slyšení řeči lidmi. Popsat základní algoritmy analýzy řeči společné mnohým aplikacím. Podat přehled aplikací (rozpoznávání, syntéza, kódování) a informovat o praktických stránkách implementace řečových algoritmů.

Základní literatura

Psutka, J.: Komunikace s počítačem mluvenou řečí. Academia, Praha, 1995, ISBN  80-200-0203-0 

Doporučená literatura

Gold, B., Morgan, N.: Speech and Audio Signal Processing, Wiley-Interscience; 2 edition.
Psutka, J., Müller, L., Matoušek, J., & Radová, V., Mluvíme s počítačem česky, Academia, 2006.
Rabiner, L. R., & Schafer, R. W. Theory and applications of digital speech processing, Pearson, 2011.
Yu, D., Deng, L., Automatic speech recognition, Springer, 2016.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MGM , 1 ročník, letní semestr, povinný
    obor MBI , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MBS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MIS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MMM , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    obor MPV , 0 ročník, letní semestr, povinně volitelný
    obor MSK , 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Dr. Ing. Jan Černocký

Osnova

  1. Úvod, aplikace zpracování řeči. 
  2. Číslicové zpracování řečových signálů.
  3. Tvorba a řeči a její signálový model.
  4. Předzpracování a základní parametry, cepstrum. 
  5. Lineárně-prediktivní model. 
  6. Určování základního tónu hlasu
  7. Kódování řeči - základy.
  8. Kódování řeči CELP. 
  9. Základy rozpoznávání řeči, DTW. 
  10. Skryté Markovovy modely HMM. 
  11. Systémy pro rozpoznávání řeči s velkým slovníkem (LVCSR). 
  12. Rozpoznávání mluvčího a jazyka. Využití neuronových sítí ve zpracování řeči. 
  13. Syntéza řeči z textu. 

Cvičení odborného základu

2 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Jan Brukner

Osnova

  1. Paramatrizace, DTW, HMM.

Cvičení na počítači

12 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Jan Brukner

Osnova

    V laboratořích (kromě poslední) je používán Matlab.
  1. Úvod. 
  2. Lineární predikce a vektorové kvantování. 
  3. Určování základního tónu a kódování řeči.
  4. Základy klasifikace. 
  5. Rozpoznávání - Dynamic time Warping (DTW).
  6. Rozpoznávání - skryté Markovovy modely (HTK).

Projekt

12 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Jan Brukner