Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.author | Matoušek, Jindřich | |
dc.contributor.author | Vraštil, Michal | |
dc.date.accessioned | 2021-03-29T10:00:17Z | - |
dc.date.available | 2021-03-29T10:00:17Z | - |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | MATOUŠEK, J. VRAŠTIL, M. Context-Aware XGBoost for Glottal Closure Instant Detection in Speech Signal. In: Text, Speech, and Dialogue 23rd International Conference, TSD 2020, Brno, Czech Republic, September 8-11, 2020, Proceedings. Cham: Springer, 2020. s. 446-455. ISBN 978-3-030-58322-4, ISSN 0302-9743. | cs |
dc.identifier.isbn | 978-3-030-58322-4 | |
dc.identifier.issn | 0302-9743 | |
dc.identifier.uri | 2-s2.0-85091187978 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/43119 | |
dc.format | 10 s. | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | Springer | en |
dc.relation.ispartofseries | Text, Speech, and Dialogue 23rd International Conference, TSD 2020, Brno, Czech Republic, September 8-11, 2020, Proceedings | en |
dc.rights | Plný text není přístupný. | cs |
dc.rights | © Springer | en |
dc.title | Context-Aware XGBoost for Glottal Closure Instant Detection in Speech Signal | en |
dc.type | konferenční příspěvek | cs |
dc.type | conferenceObject | en |
dc.rights.access | closedAccess | en |
dc.type.version | publishedVersion | en |
dc.description.abstract-translated | In this paper, we continue to investigate the use of classifiers for the automatic detection of glottal closure instants (GCIs) in the speech signal. We introduce context to extreme gradient boosting (XGBoost) and show that the context-aware XGBoost outperforms its context-free version. The proposed context-aware XGBoost is also shown to outperform traditionally used GCI detection algorithms on publicly available databases. | en |
dc.subject.translated | Glottal closure instant (GCI), Pitch mark, Detection, Classification,Extreme gradient boosting,Context-awareness | en |
dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-030-58323-1_48 | |
dc.type.status | Peer-reviewed | en |
dc.identifier.obd | 43930361 | |
dc.project.ID | SGS-2019-027/Inteligentní metody strojového vnímání a porozumění 4 | cs |
dc.project.ID | GA19-19324S/Plně trénovatelná syntéza české řeči z textu s využitím hlubokých neuronových sítí | cs |
dc.project.ID | LM2018140/E-infrastruktura CZ | cs |
Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|
Matoušek-Vraštil2020_Chapter_Context-AwareXGBoostForGlottal.pdf | 419,94 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/43119
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.