Automatic Endpoint Detection of Speech in Recordings for Corpus-based Speech Synthesis

Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením podpůrného nástroje, který automaticky detekuje začátek a konec řeči v řečových nahrávkách. Úloha je řešena pomocí klasifikátoru s využitím knihoven SVM pro programové prostředí Matlab. Cílem práce je přesná detekce začátku a konce řeči. Čtenář se v práci dočte, jak funguje klasifikace a uvidí popsání příznaků, podle kterých klasifikování probíhá. Výsledné vyhodnocení nalezne v přehledných tabulkách, které znázorňují úspěšnost celé klasifikace. Práce také pojednává, jaké se používají příznaky pro detekci řeči v nahrávkách a také pro syntézu řeči. Při vypracování práce zabralo mnoho času testování nejvhodnějších příznaku pro detekci řeči. Řešení úlohy proběhlo pomocí klasifikátoru s použitím SVM knihoven.Katedra kybernetikyObhájenoThis thesis deals with the creation of support tool, which automatically detects the beginning and ending of speech in speech recordings. The task is solved by using a classifier with SVM libraries for the programming environment Matlab. The goal is to detect precise beginning and ending of speech. The reader can find in this thesis, how it works and see description of symptoms, according to which classification takes place. The resulting evaluation finds in tables that illustrate the success of the entire classification. This work also discusses, which symptoms are used for detection of speech in speech recordings and synthesis of speech. During the work took a lot of time testing the most appropriate symptoms for the detection of speech. Solution of this task was carried out by the SVM classificator using SVM libraries