prikaz prve stranice dokumenta Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora
Rad nije dostupan
diplomski rad
Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:185663
Božić, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Božić, M. (2024). Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

Božić, Matej. "Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

Božić, Matej. "Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

Božić, M. (2024). 'Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

Božić M. Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

M. Božić, "Razvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185663
Podaci o radu
NaslovRazvoj učinkovitog modela dubokog učenja za raspoznavanje govora
Naslov (engleski)Development of an efficient deep learning model for speech recognition
AutorMatej Božić
MentorMarko Horvat (mentor)
Član povjerenstvaMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Gledec (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-09, Hrvatska
Sažetak
Modeli dubokog učenja postali su temelj u razvoju naprednih algoritama za obradu govora, postižući izuzetne rezultate u točnosti i izražajnosti. Međutim, njihova složenost često ograničava primjenu u stvarnom vremenu gdje su brzina i učinkovitost ključni. Ovaj rad je usmjeren na istraživanje i razvoj modela dubokog učenja koji su optimirani za primjenu u raspoznavanju govora iz zvučnog signala s naglaskom na smanjenje složenosti modela. Cilj je razviti model koji nudi optimalan kompromis između brzine rada, broja parametara za učenje i upotrijebljene memorije, uspoređujući s trenutno zastupljenim rješenjima u ovom području primjene. Posebna pažnja bit će posvećena kreiranju modela s manjim brojem učenih parametara koji zadržavaju visoku učinkovitost uz poboljšanu brzinu rada.
Sažetak (engleski)
Deep learning models have become the foundation in the development of advance speech processing algorithms, achieving exceptional results in terms of accuracy and expressiveness. However, their complexity often limits real-time applications where speed and efficiency is key. This work is focused on the exploration and development of deep learning models optimized for speech separation tasks with an emphasis on reducing model complexity. Our goal is to develop a model that offers an optimal compromise between the speed of computation, number of trainable parameters, and memory usage, comparing them with the currently available solutions. Special attention will be dedicated to creating models will smaller number of learned parameters that retain high efficiency with improved execution speed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:185663
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 20:09:53