Detail projektu

Robust SPEAKER DIariazation systems using Bayesian inferenCE and deep learning methods

Období řešení: 1. 3. 2017 – 28. 2. 2019

Typ projektu: grant

Agentura: Evropská unie

Program: Horizon 2020

Název česky
Robustní diarizace mluvčích pomocí Bayesovské inference a hlubokého učení
Typ
grant
Klíčová slova

Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing, Numerical analysis, simulation, optimisation, modelling tools, data mining, Ontologies, neural networks, genetic programming, fuzzy logic, Cognitive science, human computer interaction, natural language processing, Complexity and cryptography, electronic security, privacy, biometrics, Speaker Diarization, Speaker Recognition, Variational Bayes Inference, Deep Neural Networks, Speech Data Mining

Abstrakt

Navrhovaný projekt se zabývá diarizací mluvčích (Speaker Diarization), která je běžně definována jako úkol odpovědět na otázku "kdo kdy mluvil" v záznamu řeči.

Řešitelé
Diez Sánchez Mireia, M.Sc., Ph.D. (UPGM) – hlavní řešitel
Mošner Ladislav, Ing. (UPGM)
Podpora

[img]
Tento projekt získal financování z programu Evropské unie pro výzkum a inovace Horizont 2020 na základě grantové dohody č. 748097.

Publikace

2020

2019

2018

2017

Nahoru