Razvoj postopka diarizacije govorcev z algoritmi strojnega učenjaKatrašnik, Marko (Avtor) Štruc, Vitomir (Mentor) Luštrek, Mitja (Komentor) detekcija govoradiarizacija govorcevgovorne tehnologijestrojno učenjeznačilkeZ naraščajočim številom pametnih naprav je spremljanje medosebnih interakcij uporabnikov v raziskovalne namene in za namene pametnega prilagajanja aplikacij vedno bolj enostavno. Veliko koristnih podatkov lahko pridobimo s snemanjem in analizo pogovorov. Med možne načine analize govornih posnetkov se uvrščajo tudi zaznavanje prisotnosti govora, ugotavljanje števila govorcev in določanje segmentov v katerih je govoril posamezen govorec. V ta namen se uporabljata postopka detekcije govora in diarizacije govorcev. V tem diplomskem delu za rešitev problemov detekcije in diarizacije govorcev uporabimo obstoječa orodja in njihovo delovanje prilagodimo našim potrebam. Detektor govora deluje z algoritmom logistične regresije. Detekcija govora predstavlja prvo komponento splošnega modela diarizacije govorcev. Sledita še iskanje mej med segmenti govorcev in združevanje segmentov istega govorca. Pri tem uporabimo pogosto uporabljene metode na podlagi Bayesovega informacijskega kriterija. Za razvoj in testiranje uporabimo obstoječe prosto dostopne zbirke, pripravili pa smo tudi manjšo lastno zbirko posnetkov. Razviti detektor govora dosega povprečno točnost detekcije skoraj 90 % in deluje v realnem času. Rezultati diarizacije govorcev na prosto dostopnih zbirkah so primerljivi s podobnimi postopki iz literature. Na posnetkih iz naše zbirke, ki najbolje predstavljajo zahtevnejši tip posnetkov, za katerega smo postopek razvili, pa od testiranih postopkov edini vrne uporabne rezultate.20192019-08-29 14:40:08Diplomsko delo109299sl