The Australian English speech corpus for in-car speech processing

The Australian In-Car Speech Corpus is a multi-channel recording of a series of prompts from an in-car navigation task collected over a range of speakers in a variety of driving conditions. Its purpose is to provide a significant resource of speech data appropriate for investigating speech processing needs in the adverse environment of a car. Utterances spoken by 50 speakers were collected in seven different driving conditions, providing the foundation for investigation into noisy, speaker-independent speech processing. Speech recognition experiments are performed to validate the data, to provide baseline results for in-car speech recognition research, and to show that this data can improve speech recognition performance under adverse in-car conditions for Australian English when adapting from American English acoustic models

Advanced Anti-noise Speech Recognition Methods Based on Virtual Instrumentation

Tato diplomová práce se věnuje problematice pokročilých metod kompenzace šumu (hluk prostředí) pro rozpoznávače řeči na bázi virtuální instrumentace. Primárním cílem diplomové práce je návrh a realizace virtuálního přístroje pro testování vybraných metod potlačování šumu, určených ke zlepšení výsledné úspěšnosti rozpoznávání řeči. Teoretická část diplomové se věnuje literární rešerši současného stavu problematiky redukce šumu pro rozpoznávače řeči. Experimentální část popisuje návrh a realizaci virtuálního přístroje pro automatizované testování vybraných metod potlačování šumu. V rámci experimentální části byla vytvořena testovací databáze reálných nahrávek, pomocí niž byla provedena série experimentů. Hodnocení kvality filtrace je provedena na základě úspěšnosti rozpoznávače řeči a odstupu signálu od šumu.This thesis deals with advanced noise compensation methods (environment noise) for speech recognition based on virtual instrumentation. The primary goal of this thesis is to design and implement a virtual instrument for testing selected methods of noise suppression designed to improve the resulting speech recognition success. The theoretical part of thesis is devoted to the literature review of the current state of the issue of noise reduction for speech recognizers. The experimental part describes the design and implementation of a virtual instrument for automated testing of selected noise suppression methods. In the experimental part was created a test database of real recordings to perform a series of experiments. Evaluation of quality of filtration is performed on speech recognition success rate and signal to noise ratio.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn