Filters
total: 111
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (89)
Search results for: automated lexical stress error detection
-
Architektura Systemów Komputerowych
Research PotentialGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Inteligentne Systemy Interaktywne
Research PotentialNaturalne interfejsy, umożliwiające inteligentną interakcję człowiek-maszyna z możliwością oddziaływania na możliwie wszystkie zmysły człowieka równocześnie i bez potrzeby jego wcześniejszego szkolenia w zakresie używania typowych urządzeń zewnętrznych komputera, w tym z wykorzystaniem metod automatycznego rozpoznawania i syntezy mowy, biometrii, proaktywnych (samo-wykonywalnych) dokumentów elektronicznych, rozpoznawania emocji...
-
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
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (22)
Search results for: automated lexical stress error detection
-
Superkomputer Tryton
Business OfferObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
-
Środowiskowe Laboratorium Technologii Bezprzewodowych
Business OfferŚrodowiskowe Laboratorium Technologii Bezprzewodowych powstało w ramach realizacji projektu CZT Centrum Zaawansowanych Technologii POMORZE i mieści się w Katedrze Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Laboratorium zostało wyposażone w specjalistyczne zaplecze aparaturowe, które w połączeniu z kompetencjami naukowymi i technologicznymi kadry pozwala na...
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (114)
Search results for: automated lexical stress error detection
-
Deep learning model for automated assessment of lexical stress of non-native english speakers
Publication -
Computer-assisted pronunciation training—Speech synthesis is almost all you need
PublicationThe research community has long studied computer-assisted pronunciation training (CAPT) methods in non-native speech. Researchers focused on studying various model architectures, such as Bayesian networks and deep learning methods, as well as on the analysis of different representations of the speech signal. Despite significant progress in recent years, existing CAPT methods are not able to detect pronunciation errors with high...
-
Detection of Lexical Stress Errors in Non-Native (L2) English with Data Augmentation and Attention
PublicationThis paper describes two novel complementary techniques that improve the detection of lexical stress errors in non-native (L2) English speech: attention-based feature extraction and data augmentation based on Neural Text-To-Speech (TTS). In a classical approach, audio features are usually extracted from fixed regions of speech such as the syllable nucleus. We propose an attention-based deep learning model that automatically de...
-
Stress Detection of Children With ASD Using Physiological Signals
PublicationThis paper proposes a physiological signal-based stress detection approach for children with autism spectrum disorder (ASD) to be used in social and assistive robot inter- vention. Electrodermal activity (EDA) and blood volume pulse (BVP) signals are collected with an E4 smart wristband from children with ASD in different countries. The peak count and signal amplitude features are derived from EDA signal and used in order to detect...
-
Automated detection of pronunciation errors in non-native English speech employing deep learning
PublicationDespite significant advances in recent years, the existing Computer-Assisted Pronunciation Training (CAPT) methods detect pronunciation errors with a relatively low accuracy (precision of 60% at 40%-80% recall). This Ph.D. work proposes novel deep learning methods for detecting pronunciation errors in non-native (L2) English speech, outperforming the state-of-the-art method in AUC metric (Area under the Curve) by 41%, i.e., from...