prikaz prve stranice dokumenta Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja
No public access
undergraduate thesis
Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:980596
Bartolović, Lana
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Bartolović, L. (2024). Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

Bartolović, Lana. "Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

Bartolović, Lana. "Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

Bartolović, L. (2024). 'Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 29 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

Bartolović L. Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 November 29] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

L. Bartolović, "Raspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:980596

Metadata
TitleRaspoznavanje izgovorenog jezika iz kratkog zvučnog zapisa metodama strojnog učenja
Title (english)Recognition of spoken language from a short audio recording using machine learning methods
AuthorLana Bartolović
MentorAlan Jović (mentor)
Committee memberAlan Jović (predsjednik povjerenstva)
Committee memberEda Jovičić (član povjerenstva)
Committee memberDavid Dukić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-02, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ljudski jezik nije razumljiv računalu sam po sebi. Stoga se obradom prirodnog jezika nastoji premostiti ta prepreka. Jedan od temeljnih zadataka je određivanje jezika. U ovom radu su učena i ispitana tri modela dubokog učenja s ciljem određivanja uspješnosti klasificiranja jezika iz zvučnog zapisa. Najbolji model, zasnovan na konvolucijskoj mreži i značajkama MFCC, postigao je mjeru točnosti od 83% i utežanu mjeru F1 od 83%.
Abstract (english)
The human language is not understandable to computers in itself. Therefore, natural language processing aims to bridge this gap. One of the fundamental tasks is language identification from audio recordings. In this work, three deep learning models were trained and tested with the goal to determine their success in classifying languages from audio recordings. The best model, based on convolutional network and MFCC features, achieved an accuracy rate of 83% and a weighted F1 score of 83%.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:980596
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 20:04:25