Course: Spoken Dialogue Systems

« Back
Course title Spoken Dialogue Systems
Course code KKY/HDS
Organizational form of instruction Lecture + Tutorial
Level of course Master
Year of study not specified
Semester Summer
Number of ECTS credits 6
Language of instruction Czech
Status of course Compulsory-optional, Optional
Form of instruction Face-to-face
Work placements This is not an internship
Recommended optional programme components None
Lecturer(s)
  • Matoušek Jindřich, Doc. Ing. Ph.D.
  • Švec Jan, Ing. Ph.D.
  • Tihelka Daniel, Ing. Ph.D.
  • Chýlek Adam, Ing.
Course content
Human-machine communication by voice, spoken dialogue systems technology (speech synthesis and recognition, speech understanding). Introduction to text-to-speech systems (TTS), history of speech synthesis, basic approaches. Natural language processing (NLP) for TTS. Concatenative speech synthesis, unit-selection-based speech synthesis, statistical parametric speech synthesis (HMM-based speech synthesis). Speech corpora and databases for TTS, evaluation of synthetic speech. Basic types of dialogue and dialogue strategies. Speech recognition and speech understanding in dialogue, representation of uncertainty. Dialogue management models (statistical approach). Languages and standards for the development of spoken dialog systems, VoiceXML. Simulation of user behavior and testing of dialogue system.

Learning activities and teaching methods
Lecture supplemented with a discussion, Lecture with practical applications, Individual study, Students' self-study, Seminar
  • Presentation preparation (report) (1-10) - 10 hours per semester
  • Preparation for an examination (30-60) - 40 hours per semester
  • Practical training (number of hours) - 26 hours per semester
  • Graduate study programme term essay (40-50) - 45 hours per semester
  • Contact hours - 39 hours per semester
prerequisite
Knowledge
disponovat základními znalostmi z problematiky lineární algebry a maticového počtu
disponovat základními znalostmi z problematiky matematické analýzy
disponovat základními znalostmi z problematiky teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky
disponovat znalostmi z oboru algoritmizace a programování
disponovat základními znalostmi z oblasti rozpoznávání řeči
Skills
písemnou formou popsat výsledky své samostatné práce
samostatně řešit zadané úlohy
aktivně používat programovací jazyk Python
Competences
N/A
learning outcomes
Knowledge
analyzovat komunikaci člověka s počítačem prostřednictvím hlasu
popsat problematiku návrhu hlasového dialogového systému
charakterizovat základní přístupy k návrhu hlasového dialogového systému
popsat problematiku syntézy řeči z textu
charakterizovat základní přístupy k syntéze řeči z textu
Skills
realizovat vhodnou metodu návrhu hlasového dialogového systému
aplikovat vhodné metody rozpoznávání a syntézy řeči pro daný dialogový systém
vyhodnotit kvalitu syntetické řeči
analyzovat navržený dialogový systém
Competences
N/A
N/A
N/A
teaching methods
Knowledge
Lecture supplemented with a discussion
Interactive lecture
Self-study of literature
Lecture with visual aids
Skills
Practicum
Multimedia supported teaching
Individual study
Self-study of literature
Interactive lecture
Competences
Lecture
Individual study
Group discussion
assessment methods
Knowledge
Project
Oral exam
Skills
Project
Individual presentation at a seminar
Skills demonstration during practicum
Competences
Oral exam
Project
Recommended literature


Study plans that include the course
Faculty Study plan (Version) Category of Branch/Specialization Recommended year of study Recommended semester