Social robots are becoming more and more common in our everyday lives. In the field of conversational robotics, the development goes towards socially engaging robots with humanlike conversation. This project looked into one of the technical aspects when recognizing speech, videlicet speech activity detection (SAD). The presented solution uses a convolutional neural network (CNN) based system to detect speech in a forward azimuth area. The project used a dataset from FestVox, called CMU Artic and was complimented by adding recorded noises. A library called Pyroomacoustics were used to simulate a real world setup to create a robust system. A simplified version was built, this model only detected speech activity and a accuracy of 95%was reached. The finished model resulted in an accuracy of 93%.It was compared with similar project, a voice activity detection(VAD) algorithm WebRTC with beamforming, as no previous published solutions to our project was found. Our solution proved to be higher in accuracy in both cases, compared to the accuracy WebRTC achieved on our dataset. / Sociala robotar blir vanligare och vanligare i våra vardagliga liv. Inom konversationsrobotik går utvecklingen mot socialt engagerande robotar som kan ha mänskliga konversationer. Detta projekt tittar på en av de tekniska aspekterna vid taligenkänning, nämligen talaktivitets detektion. Den presenterade lösningen använder ett convolutional neuralt nätverks(CNN) baserat system för att detektera tal i ett framåtriktat azimut område. Projektet använde sig av ett dataset från FestVox, kallat CMU Artic och kompletterades genom att lägga till ett antal inspelade störningsljud. Ett bibliotek som heter Pyroomacoustics användes för att simulera en verklig miljö för att skapa ett robust system. En förenklad modell konstruerades som endast detekterade talaktivitet och en noggrannhet på 95% uppnåddes. Den färdiga maskinen resulterade i en noggrannhet på 93%. Det jämfördes med liknande projekt, en röstaktivitetsdetekterings (VAD) algoritm WebRTC med strålformning, eftersom inga tidigare publicerade lösningar för vårt projekt hittades. Det visade sig att våra lösningar hade högre noggrannhet än den WebRTC uppnådde på vårt dataset. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2020, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-297756 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Näslund, Anton, Jeansson, Charlie |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:175 |
Page generated in 0.0024 seconds