VOLNÝ, Petr, David NOVÁK a Pavel ZEZULA. Employing Subsequence Matching in Audio Data Processing. Brno: Faculty of Informatics, Masaryk University, Brno. FIMU-RS-2011-04. 2011.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Employing Subsequence Matching in Audio Data Processing
Autoři VOLNÝ, Petr (203 Česká republika, garant, domácí), David NOVÁK (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Brno, FIMU-RS-2011-04, 2011.
Nakladatel Faculty of Informatics, Masaryk University, Brno
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Audiovizuální tvorba
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW full text
Kód RIV RIV/00216224:14330/11:00049994
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky audio retrieval; subsequnce matching; similarity search; time series
Štítky DISA
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 18. 4. 2012 00:11.
Anotace
We overview current problems of audio retrieval and time-series subsequence matching. We discuss the usage of subsequence matching approaches in audio data processing, especially in automatic speech recognition (ASR) area and we aim at improving performance of the retrieval process. To overcome the problems known from the time-series area like the occurrence of implementation bias and data bias we present a Subsequence Matching Framework as a tool for fast prototyping, building, and testing similarity search subsequence matching applications. The framework is build on top of MESSIF (Metric Similarity Search Implementation Framework) and thus the subsequence matching algorithms can exploit advanced similarity indexes in order to significantly increase their query processing performance. To prove our concept we provide a design of query-by-example spoken term detection type of application with the usage of phonetic posteriograms and subsequence matching approach.
Návaznosti
GPP202/10/P220, projekt VaVNázev: Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností (Akronym: SIM-SCALE)
Investor: Grantová agentura ČR, Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností
VF20102014004, projekt VaVNázev: Multimediální analýza (Akronym: Multimediální analýza)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Multimediální analýza
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 10:37