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
Publikace

2020

2019

2018

2017

Produkty

2020

Nahoru