Speaker Diarization Utilizando LSTM e Spectral Clustering

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dc.contributor	Universidade Federal de Santa Catarina	pt_BR
dc.contributor.advisor	Souza, Richard Demo
dc.contributor.author	Fernandes, Bruno Griep
dc.date.accessioned	2019-07-16T13:54:59Z
dc.date.available	2019-07-16T13:54:59Z
dc.date.issued	2019-07-12
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197681
dc.description	TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Eletrônica.	pt_BR
dc.description.abstract	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.	pt_BR
dc.format.extent	90	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.publisher	Florianópolis, SC	pt_BR
dc.rights	Open Access
dc.subject	Speaker Diarization	pt_BR
dc.subject	Processamento de Fala	pt_BR
dc.subject	Aprendizagem de Máquina	pt_BR
dc.subject	Deep Learning	pt_BR
dc.subject	Machine Learning	pt_BR
dc.title	Speaker Diarization Utilizando LSTM e Spectral Clustering	pt_BR
dc.type	TCCgrad	pt_BR

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TCC.pdf	6.294Mb	PDF	View/Open