Systémy zpracování řeči - SRE Úvod Honza Černocký 2008/09.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
ON-LINE TESTY PRO DOKTORANDY NA UK FF PRAHA
Advertisements

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)
Natural Language Processing Prague Arabic Dependency Treebank Otakar Smrž koordinátor projektu Motivační přehled problémů, řešení a aplikací.
Testovací techniky PhDr. Eva Složilová, MA Katedra jazyků
Úvod do umělé inteligence
Nové vzdělávací moduly pro řízení inovací a VaV v průmyslových firmách reg. č. projektu CZ.1.07/3.2.11/ Výstupy projektu Ing. Jaroslav Jasanský.
Mgr. Marek Pavlů Katedra Experimentální Fyziky 1 Modelování a simulace, Mgr. Marek Pavlů.
DOK.
Jemný úvod do detekce klíčových slov Honza Černocký Fakulta informačních technologií VUT v Brně ZRE poslední přednes,
Výuka makroekonomie na českých vysokých školách
„ostatní jen drží slovo … my ho umíme chytit“
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_03_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Síťové akademie na MENDELU v Brně
Osnova přednášky klasifikace kompresních metod
Výsledky a srovnání systémů pro detekci klíčových slov v telefonních hovorech Vysoké učení technické v Brně Lukáš Burget, Tomáš Cipr, Honza.
Speech – a micro-intro Honza Černocký BUT
Association for Computing Machinery - Založena v r Zaměření informační technologie - Podporující publikace počítačové literatury (portál ACM) -
Procesní řízení realizace projektů (praxe)
Ústav automatizace a měřicí techniky
Přehledové články Struktura - příklady Duchowski, A breadth-first survey of eye-tracking applications, Behavior Research Mehotds, Instruments&Computers,
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_20_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Realtime identifikace osob podle hlasu
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_13_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Jméno autora:Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_02_AJ_ACH Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková.
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_13_AJ_ACH Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková.
NAIL028. Úvod  Kdo David Obdržálek  Co algoritmy software hardware  Jak přednáška, cvičení 2/2 Z+Zk.
Přehled metod umělé inteligence a její historie (bakalářská práce) Vedoucí práce: Ing. Ladislav Beránek, CSc., MBA Vypracoval: Michal Jelínek.
Systém dalšího vzdělávání pracovníků výzkumu a vývoje v Moravskoslezském kraji 29. – OSTRAVICE Komercializace výsledků výzkumu a vývoje (marketing.
Sdílení dat nejen v prostředí Sémantického webu Roman Špánek Výjezdní seminář projektu SemWeb
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_12_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_17_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_16_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Public relations Obsah a struktura inovovaného předmětu Projekt 1098/ inovace výuky studijního předmětu public relations financovaný z prostředků.
Radka Havlíčková Umění prezentace Radka Havlíčková
Teoretická informatika Základní informace k předmětu Literatura Závěrečná práce Zkouška.
1 Rozpoznávač jeté vařečky s HMM Honza Černocký
Evoluční algoritmy Info k předmětu Literatura Závěrečná práce.
Jméno autora: Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu: VY_32_INOVACE_04_AJ_EP Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Jméno autora:Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu:VY_32_INOVACE_09_AJ_ACH Ročník: 1. – 4. ročník Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková.
Jméno autora:Mgr. Mária Filipová Datum vytvoření: Číslo DUMu:VY_32_INOVACE_10_AJ_ACH Ročník:1. – 4. ročník Vzdělávací oblast:Jazyk a jazyková.
Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.
Umělá inteligence Robin Horniak. Definice Umělá inteligence (Artificial Intelligence), zkráceně UI (AI) věda, která se zabývá tím, jak přinutit stroje.
Flexibilní jazyková výuka: případová studie využití multimédií na CJV MU Libor Štěpánek
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Počítačové zpracování češtiny v Ústavu formální a aplikované lingvistiky
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
VŠB - TU Ostrava1 Wavelet transformace v metodách zvýraznění řeči Petr OPRŠAL.
Vzdělávací portál eKabinet.cz a digitální obsah pro střední školy Ing. Richard Valenta
ISS 2015/16 intro Honza Černocký, ÚPGM. Agenda organisace cíle program kursu literatura hodnocení 2.
Počítačová grafika III NPGR 010 © Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha WWW:
Základy pedagogické metodologie Kateřina Vlčková Katedra pedagogiky PdF MU PS 2015.
Název školy: ZÁKLADNÍ ŠKOLA SADSKÁ Autor: Mgr. Věra Tománková Název DUM: VY_32_Inovace_ Have to Název sady: Project 2 Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/
Teoretická informatika II
Název vzdělávacího materiálu
Business Inteligence – úvod
Erasmus Internship Cagliari, Itálie 2013
Řízení v dynamickém modelu
KCH/SWMOS.
Informační modelování budov (BIM)
ZÁKLADNÍ ŠKOLA SADSKÁ Mgr. Věra Tománková Project 2
Reporting as a Part of DSS
Metody strojového učení
Název školy: Základní škola a mateřská škola, Hlušice
Vědní obory zabývající se informacemi
VIKMA05 Organizace znalostí
Zkušenosti s výukou geoinformatiky
Tomáš Fliegl Odbor vysokých škol
Informační modelování budov (BIM)
Geografické informační systémy
Transkript prezentace:

Systémy zpracování řeči - SRE Úvod Honza Černocký 2008/09

2 Cíl kursu… „Studenti si rozšíří vědomosti získalané v základním kursu o zpracování řečových signálů a zpracování přirozeného jazyka. Získají přehled o metodách v současnosti implementovaných v průmyslových aplikacích (GSM telefony nebo komerčně dostupné rozpoznávače). Seznámí se s perspektivními metodami existujícími ve výzkumné oblasti. Prohloubí své znalosti zpracování přirozeného jazyka a jazykového modelování. Absolvování předmětu umožní posluchači realizovat jednoduché aplikace jako např. hlasové ovládání programu, ale především se zapojit do vývoje komplexních systémů pro zpracování řeči v akademické i průmyslové sféře.“

3 … a teď doopravdy: Naučit Vás něco o řeči. Ujasnit si některé věci sami (teorie, systematizace znalostí). Vysvětlit si to mezi sebou. Posílit link mezi speech & NLP. Ulovit lidi do naší skupiny

4 Kdo bude učit Garant: Honza Černocký NLP-part: Pavel Smrž … ale to nejzajímavější budou vykládat lidé ze –Lukáš Burget –Petr Schwarz –Pavel Matějka –Martin Karafiát –…

5 Přednášky – I. Bývalo to takto … Fonetika a fonologie - struktura slabik, fonologické procesy a rozlišující rysy [Černocký] Statistické rozpoznávání vzorů I. - Bayesovský rámec, Maximum likelihood učení, Gaussian mixture models. Parametry pro GMM modelování [Černocký] Statistické rozpoznávání vzorů II. - umělé neuronové sítě, Support vector machines. Modelování sekvencí - skryté Markovovy modely HMM. [Schwarz, Černocký, Burget] Features pro HMM a jejich transformace, trénování a adaptace HMM - MLLR, MAP, diskriminativní trénování [Burget, Karafiát, Grézl]. Rozpoznávání HMM - výslovnostní slovníky, rozpoznávací sítě, jazykový model, dekódování, lattices [Burget, Karafiát, Glembek]. Rozpoznávání fonémů. Detekce klíčových slov a vyhledávání - LVCSR, akustické, fonémové lattices. Figure of Merit. Indexace a vyhledávání [Schwarz, Szöke, Fapšo].

6 Přednášky – II. 7.Identifikace a verifikace mluvčího - GMM, SVM. Normalizace a adaptace na přenosový kanál - feature mapping, eigen- voices a nuissance attributes projection (NAP). Vyhodnocení ověřování mluvčího - DET křivky, EER, cost function [Matějka, Burget, Schwarz]. 8.Identifikace jazyka - akustická vs. fonotaktická, vyhodnocení [Matějka, Burget] 9.Kódování řeči - CELP - adaptivní a stochastická kódová kniha, GSM standardy [Černocký, Motlíček?] 10.Jazykové modelování I. - n-gramové modely, modely založené na třídách [Smrž] 11.Jazykové modelování II. - příznaky specifické pro jazyk, factored-language models, Psycholingvistika - model rozpoznávání slov, slovní asociace [Smrž]. 12.Pravděpodobnostní parsování - algoritmus inside-outside, závislostní parsování [Smrž]. 13.Presentace projektů [Vy!] … ale stejně to zase předěláme !

7 Projekty 2 typy: –Paper reading + presentace – 1 člověk –Něco udělat – 2 lidi Budou zadány do příštího týdne. Viz minulý rok … WIS Vaše nápady a souvislost s diplomovou prací jsou vítány !

8 Hodnocení Půlsemestrálka – 15b. Zkouška – 50b. Projekt – zpráva + presentace – 35b.

9 Literatura Gussenhoven, J. and Jacobs, H.: Understanding Phonology, Oxford University Press, 1998, ISBN: Psutka, J.: Komunikace s počítačem mluvenou řečí. Academia, Praha, 1995, ISBN Josef Psutka, Jindřich Matoušek, Luděk Muller, Vlasta Radová: Mluvíme s počítačem česky, Academia 2006, ISBN Gold, B., Morgan, N.: Speech and audio signal processing, John Wiley & Sons, 2000, ISBN Moore, B.C.J.: An introduction to the psychology of hearing, Academic Press, 1989, ISBN Jelinek, F.: Statistical Methods for Speech Recognition, MIT Press, 1998, ISBN Manning, C. and Schütze, H.: Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge, MA: May Web … bude i index.html…

10 EMLS – I. European Masters in Language and Speech programme (EuroMasters): Požadavky: coverage of EuroMasters requirements by courses taken during his/her study and his/her results in these courses topic and quality of projects done during his/her study. At least one project should have speech or NL processing as its primary topic. training or stay in a company or at a university abroad or participation at a EuroMasters summer school. Co z toho: A certificate signed by President of ICSA and European Chapter of ACL:

11 EMLS – II. Speech Signal Processing (SRE) - Jan ČernockýSpeech Signal Processing Natural Language processing (NLP) - Pavel SmržNatural Language processing Speech processing systems (SRE) - Jan ČernockýSpeech processing systems Signals and Systems (ISS) - Jan ČernockýSignals and Systems Audio and Speech Processing by Humans and Machines (ASD) - Hynek HeřmanskýAudio and Speech Processing by Humans and Machines Artificial Intelligence (UIN) - František ZbořilArtificial Intelligence Neural Networks (NEU) - František ZbořilNeural Networks Formal Languages and Compilers (IFJ) - Alexander MedunaFormal Languages and Compilers Multimedia (MUM) - Pavel ZemčíkMultimedia Database Systems (IDS) - Jaroslav ZendulkaDatabase Systems Introduction to Software Engineering (IUS) - Jaroslav ZendulkaIntroduction to Software Engineering Introduction to Programming Systems (IZP) - Jitka KreslíkováIntroduction to Programming Systems Summer school 2007 byla v Brně, 2008 v Německu.

12 Závěr SRE je tu pro Vás, neváhejte komentovat program kursu (insert, delete, modify). SRE … je toho tolik, co bychom Vám chtěli říci … a času tak málo …komentujte !