Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail projektu
Období řešení: 01.10.2014 — 31.12.2017
Zdroje financování
Technologická agentura ČR - Program aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje ALFA
- plně financující (2014-10-01 - 2017-12-31)
O projektu
Cílem projektu je výzkum a vývoj v oblasti zpracování audia během jednání mezi lidmi (schůze, jednání týmů, jednání se zákazníky, atd.) vedoucí k vytvoření prototypu inteligentního asistenta pro pomoc během jednání (on-line), se zpracováním záznamu z jednání (off-line) a s následným systematickým uchováváním a sdílením záznamů jednání
Popis anglickyThe goal of this project is research and development in the field of meeting audio processing (including meetings, team briefings, customer relations, etc.) leading to creation of prototype of an intelligent meeting assistant helping during a meeting (on-line), with the processing of meeting minutes (off-line), and with the following storage and sharing of meeting-related materials
Klíčová slovajednání; mezilidská komunikace; rozpoznávání řeči; strojový překlad; dolování dat; sumarizace; detekce slabých signálů; meeting asistent
Klíčová slova anglickymeeting; human-human communication; speech recognition; machine translation; data mining; summarization; weak signal detection; meeting assistant
Označení
TA04011311
Originální jazyk
čeština
Řešitelé
Černocký Jan, prof. Dr. Ing. - hlavní řešitelBurget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. - spoluřešitelNovotný Ondřej, Ing., Ph.D. - spoluřešitelSilnova Anna, M.Sc., Ph.D. - spoluřešitelSkácel Miroslav, Ing. - spoluřešitelŠčavnický Tomáš, Bc. - spoluřešitel
Útvary
Ústav počítačové grafiky a multimédií- příjemce (10.12.2013 - 31.12.2017)
Výsledky
MOTLÍČEK, P.; DEY, S.; MADIKERI, S.; BURGET, L. Employment of Subspace Gaussian Mixture Models in Speaker Recognition. In Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. South Brisbane, Queensland: IEEE Signal Processing Society, 2015. p. 4445-4449. ISBN: 978-1-4673-6997-8.Detail
POPKOVÁ, A.; POVOLNÝ, F.; MATĚJKA, P.; GLEMBEK, O.; GRÉZL, F.; ČERNOCKÝ, J. Investigation of Bottle-Neck Features for Emotion Recognition. In 19th International Conference, TSD 2016, Brno , Czech Republic, September 12-16, 2016, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science. Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence. Brno: International Speech Communication Association, 2016. p. 426-434. ISSN: 0302-9743.Detail
PEŠÁN, J.; BURGET, L.; HEŘMANSKÝ, H.; VESELÝ, K. DNN derived filters for processing of modulation spectrum of speech. In Proceedings of Interspeech 2015. Proceedings of Interspeech. Dresden: International Speech Communication Association, 2015. p. 1908-1911. ISBN: 978-1-5108-1790-6. ISSN: 1990-9772.Detail
KARAFIÁT, M.; GRÉZL, F.; BURGET, L.; SZŐKE, I.; ČERNOCKÝ, J. Three ways to adapt a CTS recognizer to unseen reverberated speech in BUT system for the ASpIRE challenge. In Proceedings of Interspeech 2015. Proceedings of Interspeech. Dresden: International Speech Communication Association, 2015. p. 2454-2458. ISBN: 978-1-5108-1790-6. ISSN: 1990-9772.Detail
SKÁCEL, M.; SZŐKE, I. BUT QUESST 2015 System Description. In CEUR Workshop Proceedings. CEUR Workshop Proceedings. Wurzen: CEUR-WS.org, 2015. p. 1-3. ISSN: 1613-0073.Detail
GRÉZL, F.; EGOROVA, E.; KARAFIÁT, M. Study of Large Data Resources for Multilingual Training and System Porting. In Procedia Computer Science. Procedia Computer Science. Yogyakarta: Elsevier Science, 2016. p. 15-22. ISSN: 1877-0509.Detail
VESELÝ, K.; WATANABE, S.; ŽMOLÍKOVÁ, K.; KARAFIÁT, M.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Sequence Summarizing Neural Network for Speaker Adaptation. In Proceedings of the 41th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2016), 2016. Shanghai: IEEE Signal Processing Society, 2016. p. 5315-5319. ISBN: 978-1-4799-9988-0.Detail
KARAFIÁT, M.; BURGET, L.; GRÉZL, F.; VESELÝ, K.; ČERNOCKÝ, J. Multilingual Region-Dependent Transforms. In Proceedings of the 41th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2016), 2016. Shanghai: IEEE Signal Processing Society, 2016. p. 5430-5434. ISBN: 978-1-4799-9988-0.Detail
GRÉZL, F.; KARAFIÁT, M. Bottle-Neck Feature Extraction Structures for Multilingual Training and Porting. In Procedia Computer Science. Procedia Computer Science. Yogyakarta: Elsevier Science, 2016. p. 144-151. ISSN: 1877-0509.Detail
EGOROVA, E.; SERRANO, J. Semi-Supervised Training of Language Model on Spanish Conversational Telephone Speech Data. In Procedia Computer Science. Procedia Computer Science. Yogyakarta: Elsevier Science, 2016. p. 114-120. ISSN: 1877-0509.Detail
ONDEL YANG, L.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Variational Inference for Acoustic Unit Discovery. In Procedia Computer Science. Procedia Computer Science. Yogyakarta: Elsevier Science, 2016. p. 80-86. ISSN: 1877-0509.Detail
ŽMOLÍKOVÁ, K.; KARAFIÁT, M.; VESELÝ, K.; DELCROIX, M.; WATANABE, S.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Data selection by sequence summarizing neural network in mismatch condition training. In Proceedings of Interspeech 2016. San Francisco: International Speech Communication Association, 2016. p. 2354-2358. ISBN: 978-1-5108-3313-5.Detail
KARAFIÁT, M.; BASKAR, M.; MATĚJKA, P.; VESELÝ, K.; GRÉZL, F.; ČERNOCKÝ, J. Multilingual BLSTM and Speaker-Specific Vector Adaptation in 2016 BUT BABEL SYSTEM. In Proceedings of SLT 2016. San Diego: IEEE Signal Processing Society, 2016. p. 637-643. ISBN: 978-1-5090-4903-5.Detail
GRÉZL, F.; KARAFIÁT, M. Boosting Performance on Low-resource Languages by Standard Corpora: AN ANALYSIS. In Proceeding of SLT 2016. San Diego: IEEE Signal Processing Society, 2016. p. 629-636. ISBN: 978-1-5090-4903-5.Detail
KARAFIÁT, M.; BASKAR, M.; MATĚJKA, P.; VESELÝ, K.; GRÉZL, F.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. 2016 BUT Babel system: Multilingual BLSTM acoustic model with i-vector based adaptation. In Proceedings of Interspeech 2017. Proceedings of Interspeech. Stockholm: International Speech Communication Association, 2017. p. 719-723. ISSN: 1990-9772.Detail
BENEŠ, K.; BASKAR, M.; BURGET, L. Residual Memory Networks in Language Modeling: Improving the Reputation of Feed-Forward Networks. In Proceedings of Interspeeech 2017. Proceedings of Interspeech. Stockholm: International Speech Communication Association, 2017. p. 284-288. ISSN: 1990-9772.Detail
VESELÝ, K.; BURGET, L.; ČERNOCKÝ, J. Semi-supervised DNN training with word selection for ASR. In Proceedings of Interspeech 2017. Proceedings of Interspeech. Stockholm: International Speech Communication Association, 2017. p. 3687-3691. ISSN: 1990-9772.Detail
HEŘMANSKÝ, H.; BURGET, L.; COHEN, J.; DUPOUX, E.; FELDMAN, N.; GODFREY, J.; KHUDANPUR, S.; MACIEJEWSKI, M.; MALLIDI, S.; MENON, A.; OGAWA, T.; PEDDINTI, V.; ROSE, R.; STERN, R.; WIESNER, M.; VESELÝ, K. Towards Machines That Know When They Do Not Know: Summary of Work Done at 2014 FREDERICK JELINEK MEMORIAL WORKSHOP. In Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. South Brisbane, Queensland: IEEE Signal Processing Society, 2015. p. 5009-5013. ISBN: 978-1-4673-6997-8.Detail