Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18008
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΕλευθερίου, Σοφία-
dc.date.accessioned2021-07-14T18:35:27Z-
dc.date.available2021-07-14T18:35:27Z-
dc.date.issued2021-07-08-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18008-
dc.description.abstractTo θέμα της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η αυτόματη αξιολόγηση της ποιότητας της ομιλίας μέσω τεχνικών μηχανική μάθησης. Για τον σκοπό αυτό γίνεται ανάλυση τόσο του ηχητικού σήματος της ομιλίας, όσο και του κειμένου της. Οι δυο αυτές προσεγγίσεις αποδίδουν διαφορετικού είδους πληροφορίες, οι οποίες στην συνέχεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν αυτοτελώς ή και να συνδυαστούν ώστε να επιτευχθεί ο τελικός στόχος της αξιολόγησης. Η ποιότητα της ομιλίας είναι μια υποκειμενική γνώμη, βασισμένη στην αίσθηση του ακροατή πάνω στην ομιλία που άκουσε. Επομένως, η αντικειμενική αξιολόγηση της ποιότητας της ομιλίας αποτελεί μία πρόκληση, ιδίως όταν δεν υπάρχει καθαρή αναφορά (που ονομάζεται επίσης μη παρεμβατική ή μεμονωμένη αξιολόγηση ποιότητας ομιλίας). Η ανάγκη για «χρυσή» αναφορά περιορίζει σημαντικά τη δυνατότητα εφαρμογής τέτοιων εργαλείων αξιολόγησης σε σενάρια του πραγματικού κόσμου. Ωστόσο, τα ανθρώπινα όντα μπορούν εύκολα να αξιολογήσουν την ποιότητα της ομιλίας χωρίς καμία αναφορά. Με άλλα λόγια, η ανθρώπινη αντίληψη ακρόασης μπορεί να αντιμετωπιστεί ως λειτουργία χαρτογράφησης για να αντιστοιχίσει οποιαδήποτε ομιλία σε αντίστοιχο δείκτη ποιότητας. Για την εξαγωγή των χαρακτηριστικών χρησιμοποιούνται τόσο χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου, όπως ο αριθμός παύσεων, οι λέξεις ανά δευτερόλεπτο, η μέση διάρκεια σιωπής κ.α., όσο και χαρακτηριστικά που προκύπτουν από μοντέλα-ταξινομητές τμημάτων ήχου ή κειμένου, οι οποίοι προβλέπουν ετικέτες όπως το συναίσθημα, το σθένος και την διέγερση. Στην συνέχεια, λαμβάνοντας τον μέσο όρο των προβλέψεων αυτών για όλα τα τμήματα, καταλήγουμε σε χαρακτηριστικά που αφορούν τον συνολικό ήχο ή κείμενο (δηλαδή την συνολική ομιλία). Συνδυάζοντας τα παραπάνω χαρακτηριστικά από ήχο και κείμενο, χρησιμοποιούμε τελικούς ταξινομητές επιπέδου εγγραφής, οι οποίοι αξιολογούν την ομιλία σε διαφορετικούς άξονες (εκφραστικότητα, ευκολία παρακολούθησης και διασκέδαση). Για τους ταξινομητές τμημάτων χρησιμοποιήθησαν ανοιχτού τύπου σύνολα δεδομένων, ενώ για τους τελικούς ταξινομητές εγγραφής, ακολουθήθηκε διαδικασία συλλογής και επισημείωσης δεδομένων, καθώς επίσης και συνάθροισης/συμφωνίας των επισημειώσεων.en_US
dc.languageenen_US
dc.subjectΜηχανική Μάθηση, Αυτόματη Αξιολόγηση, Ποιότητα Ομιλίας, Ηχητικό Σήμα, Κείμενοen_US
dc.titleΜηχανική Μάθηση για την Εκτίμηση της Ποιότητας της Ομιλίας με Συνδυασμό Πληροφορίας Ήχου και Κειμένουen_US
dc.description.pages390en_US
dc.contributor.supervisorΚόλλιας Στέφανοςen_US
dc.departmentΤομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστώνen_US
dc.description.notesΔιπλωματική Εργασίαen_US
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sofia_Thesis.pdf7.96 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.