Browsing by Author "Čmejla, Jaroslav"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
- ItemAkustický detektor rozbití sklaČmejla, JaroslavTato práce se zabývá problematikou rozpoznávání akustické události rozbití skla. Je v ní vysvětleno několik stěžejních pojmů, které jsou nezbytné pro zpracování dané problematiky. Hlavním výstupem je schéma rozpoznávače rozbití skla. V návrhu rozpoznávače je využito MFCC příznaků a neuronových sítí. V práci jsou mimo jiné formulovány jednotlivé kroky budování rozpoznávače, dále možnosti nastavení parametrů jednotlivých částí a jejich vlivů na úspěšnost detekce. V závěru jsou uvedeny ukázky práce detektoru a srovnání výsledků trénování neuronových sítí.
- ItemMULTI-CHANNEL SPEECH ENHANCEMENT BASED ON INDEPENDENT VECTOR EXTRACTION(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 2018) Čmejla, Jaroslav; Koldovský, ZbyněkIn this paper, a gradient-based algorithm for Independent Vector Extraction is introduced and is first used for blind audio source extraction. We also propose novel modifications of the gradient learning rule in the algorithm based on preconditioning of input data and by using the AdaGrad update. Experiments with six-channel CHiME-4 recordings are conducted where the modified algorithms show significant improvement in terms of convergence speed.
- ItemRECURSIVE AND PARTIALLY SUPERVISED ALGORITHMS FOR SPEECH ENHANCEMENT ON THE BASIS OF INDEPENDENT VECTOR EXTRACTION(IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, 2018) Kounovský, Tomáš; Koldovský, Zbyněk; Čmejla, JaroslavThis paper introduces a recursive variant of the recently proposed independent vector extraction algorithm suitable for on-line blind source separation. Two partially supervised variants are proposed and tested. Both variants exploit known direction of arrival (DOA) of the source of interest (SOI). The first variant uses a pre-separated output of a DOA-steered MPDR beamformer as a pilot component to ensure the extraction of the SOI. In the second variant, a geometrical constraint is imposed to ensure that the separating vector does not stray too far from the assumed direction of the SOI. Experiments using simulated and real-world recordings are demonstrated. Both supervised variants show improvements compared to the unsupervised algorithm in terms of convergence stability and separation accuracy.