Speaker Diarization Utilizando LSTM e Spectral Clustering

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Bruno Griep
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197681
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Eletrônica.
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spelling Speaker Diarization Utilizando LSTM e Spectral ClusteringSpeaker DiarizationProcessamento de FalaAprendizagem de MáquinaDeep LearningMachine LearningTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Eletrônica.Este trabalho apresenta um sistema de Speaker Diarization. Em aplicações envolvendo este sistema, deve-se marcar em um canal de áudio os trechos de fala correspondentes a determinados locutores. Neste trabalho são apresentadas uma breve revisão do estado da arte, uma implementação do método considerado o estado da arte em Speaker Diarization, como também uma avaliação de desempenho do sistema implementado.Florianópolis, SCSouza, Richard DemoUniversidade Federal de Santa CatarinaFernandes, Bruno Griep2019-07-16T13:54:59Z2019-07-16T13:54:59Z2019-07-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis90application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197681info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2019-07-16T13:55:00Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/197681Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732019-07-16T13:55Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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