Filters
total: 119
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (96)
Search results for: DYSARTHRIA DETECTION, SPEECH RECOGNITION, SPEECH SYNTHESIS, INTERPRETABLE DEEP LEARNING MODELS
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Inżynierii Biomedycznej
Research PotentialInżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (23)
Search results for: DYSARTHRIA DETECTION, SPEECH RECOGNITION, SPEECH SYNTHESIS, INTERPRETABLE DEEP LEARNING MODELS
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Business OfferBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Business OfferNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
Other results Pokaż wszystkie wyniki (382)
Search results for: DYSARTHRIA DETECTION, SPEECH RECOGNITION, SPEECH SYNTHESIS, INTERPRETABLE DEEP LEARNING MODELS
-
Interpretable Deep Learning Model for the Detection and Reconstruction of Dysarthric Speech
PublicationWe present a novel deep learning model for the detection and reconstruction of dysarthric speech. We train the model with a multi-task learning technique to jointly solve dysarthria detection and speech reconstruction tasks. The model key feature is a low-dimensional latent space that is meant to encode the properties of dysarthric speech. It is commonly believed that neural networks are black boxes that solve problems but do not...
-
Optimizing Medical Personnel Speech Recognition Models Using Speech Synthesis and Reinforcement Learning
PublicationText-to-Speech synthesis (TTS) can be used to generate training data for building Automatic Speech Recognition models (ASR). Access to medical speech data is because it is sensitive data that is difficult to obtain for privacy reasons; TTS can help expand the data set. Speech can be synthesized by mimicking different accents, dialects, and speaking styles that may occur in a medical language. Reinforcement Learning (RL), in the...
-
A survey of automatic speech recognition deep models performance for Polish medical terms
PublicationAmong the numerous applications of speech-to-text technology is the support of documentation created by medical personnel. There are many available speech recognition systems for doctors. Their effectiveness in languages such as Polish should be verified. In connection with our project in this field, we decided to check how well the popular speech recognition systems work, employing models trained for the general Polish language....
-
Analysis of 2D Feature Spaces for Deep Learning-based Speech Recognition
Publicationconvolutional neural network (CNN) which is a class of deep, feed-forward artificial neural network. We decided to analyze audio signal feature maps, namely spectrograms, linear and Mel-scale cepstrograms, and chromagrams. The choice was made upon the fact that CNN performs well in 2D data-oriented processing contexts. Feature maps were employed in the Lithuanian word recognition task. The spectral analysis led to the highest word...
-
Intra-subject class-incremental deep learning approach for EEG-based imagined speech recognition
PublicationBrain–computer interfaces (BCIs) aim to decode brain signals and transform them into commands for device operation. The present study aimed to decode the brain activity during imagined speech. The BCI must identify imagined words within a given vocabulary and thus perform the requested action. A possible scenario when using this approach is the gradual addition of new words to the vocabulary using incremental learning methods....