National Repository of Grey Literature 55 records found  1 - 10nextend  jump to record: Search took 0.00 seconds. 
Audio Classification with Deep Learning on Limited Data Sets
Harár, Pavol ; Platoš,, Jan (referee) ; Šimák, Boris (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Standardní postupy diagnózy dysfonie klinickým logopedem mají své nevýhody, především tu, že je tento proces velmi subjektivní. Nicméně v poslední době získala popularitu automatická objektivní analýza stavu mluvčího. Vědci úspěšně založili své metody na různých algoritmech strojového učení a ručně vytvořených příznacích. Tyto metody nejsou bohužel přímo škálovatelné na jiné poruchy hlasu, samotný proces tvorby příznaků je pracný a také náročný z hlediska financí a talentu. Na základě předchozích úspěchů může přístup založený na hlubokém učení pomoci překlenout některé problémy se škálovatelností a generalizací, nicméně překážkou je omezené množství trénovacích dat. Jedná se o společný jmenovatel téměř ve všech systémech pro automatizovanou analýzu medicínských dat. Hlavním cílem této práce je výzkum nových přístupů prediktivního modelování založeného na hlubokém učení využívající omezené sady zvukových dat, se zaměřením zejména na hodnocení patologických hlasů. Tato práce je první, která experimentuje s hlubokým učením v této oblasti, a to na dosud největší kombinované databázi dysfonických hlasů, která byla v rámci této práce vytvořena. Předkládá důkladný průzkum veřejně dostupných zdrojů dat a identifikuje jejich limitace. Popisuje návrh nových časově-frekvenčních reprezentací založených na Gaborově transformaci a představuje novou třídu chybových funkcí, které přinášejí reprezentace výstupů prospěšné pro učení. V numerických experimentech demonstruje zlepšení výkonu konvolučních neuronových sítí trénovaných na omezených zvukových datových sadách pomocí tzv. "augmented target loss function" a navržených časově-frekvenčních reprezentací "Gabor" a "Mel scattering".
Music information retrieval techniques for determining the place of origin of the Czech chamber and orchestral music interpretations
Miklánek, Štěpán ; Mekyska, Jiří (referee) ; Kiska, Tomáš (advisor)
This diploma thesis is focused on the statistical analysis of chamber and orchestral classical music recordings composed by Czech authors. One of the chapters is dedicated to the description of a feature extraction process that precedes the statistical analysis. Techniques of Music Information Retrieval are used during several stages of this thesis. Databases used for analysis are described and pre-processing steps are proposed. A tool for synchronization of the recordings was implemented in MATLAB. Finally the system used for classification of recordings based on their geographical origin is proposed. The recordings are sorted by a binary classifier into two categories of Czech and world recordings. The first part of the statistical analysis is focused on individual analysis of features. The features are evaluated based on their discrimination strength. The second part of the statistical analysis is focused on feature selection, which can improve the overall accuracy of the binary classifier compared to the individual analysis of the features.
Patient assessment system based on mHealth techniques
Kulinich, Viacheslav ; Mucha, Ján (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
This bachelor thesis is focused on the possibility of examining patients using an electronic questionnaire based on mHealth techniques. In the first two chapters of this work is included the issue of patient examination, the function that must fulfill the electronic questionnaire, the research of existing types of mobile applications and the description of the selected type. The following chapters contain the process of creating web applications, implementation of client and server part, their communication, used security elements and brief description of graphical interface. The result is a functional progressive web application that has been tested successfully and is published on the Internet.
Android application for clinical assessment of patients
Rusnák, Daniel ; Galáž, Zoltán (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
This bachelor thesis deals with the design and implementation of a system for digitizing the process of clinical testing of patients with neurological diseases in the form of test questionnaires. The system consists of three applications that together form a functional system to help doctors work efficiently and speed up their work.
Face parameterization using videosequence
Lieskovský, Pavol ; Mekyska, Jiří (referee) ; Rajnoha, Martin (advisor)
This work deals with the problem of face parameterization from the video of a speaking person and estimating Parkinson’s disease and the progress of its symptoms based on face parameters. It describes the syntax and function of the program that was created within this work and solves the problem of face parameterization. The program formats the processed data into a time series of parameters in JSON format. From these data, a dataset was created, based on which artificial intelligence models were trained to predict Parkinson’s disease and the progress of its symptoms. The process of model training and their results are documented within this work.
Analysis of Expressive Music Performance using Digital Signal Processing Methods
Ištvánek, Matěj ; Mekyska, Jiří (referee) ; Smékal, Zdeněk (advisor)
This diploma thesis deals with methods of the onset and tempo detection in audio signals using specific techniques of digital processing. It analyzes and describes the issue from both the musical and the technical side. First, several implementations using different programming environments are tested. The system with the highest detection accuracy and adjustable parameters is selected, which is then used to test functionality on the reference database. Then, an extension of the algorithm based on the Teager-Kaiser energy operator in the preprocessing stage is created. The difference in accuracy of both systems is compared – the operator has on average increased the accuracy of detection of a global tempo and inter-beat intervals. Finally, a second dataset containing 33 different interpretations of the first movement of Bedřich Smetana’s composition, String Quartet No. 1 in E minor "From My Life". The results show that the average tempo of the entire first movement of the song slightly decreases depending on the later year of the recording.
Estimation of formant frequencies using machine learning
Káčerová, Erika ; Galáž, Zoltán (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
This Master's thesis deals with the issue of formant extraction. A system of scripts in Matlab interface is created to generate values of the first three formant frequencies from speech recordings with the use of Praat and Snack(WaveSurfer). Mel Frequency Cepstral Coefficients and Linear Predictive Coefficients are extracted from the audio files in order to be added to the database. This database is then used to train a neural network. Finally, the designed neural network is tested.
Practical examples of signal processing
Hanzálek, Pavel ; Smékal, Zdeněk (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
The thesis focuses on the issue of signal processing. Using practical examples, it tries to show the use of individual signal processing operations from a practical point of view. For each of the selected signal processing operations, an application is created in MATLAB, including a graphical interface for easier operation. The division of the thesis is such that each chapter is first analyzed from a theoretical point of view, then it is shown using a practical demonstration of what the operation is used in practice. Individual applications are described here, mainly in terms of how they are handled and their possible results. The results of the practical part are presented in the attachment of the thesis.
Semi-automatic computerized system for the segmentation of online handwriting
Gavenčiak, Michal ; Mekyska, Jiří (referee) ; Zvončák, Vojtěch (advisor)
The prevalence of developmental dysgraphia among school children is between 10-30%, yet in Czech Republic, there is no objective method to diagnose it or determine its severity. Past studies have shown the possibility of automatic diagnosis using digital data gathered using a digitizing tablet and a stylus. Data gathered within an ongoing study contain information on position, time stamp, tilt, pressure and azimuth of the stylus. These data are, however, unsuitable for further analysis due unspecified number of exercises contained in one SVC file. Within this thesis the data is analysed and a program, which is able to segment these data into units of exercises and display the processed data on the screen, is designed and implemented.
Assessment of Parkinson’s Disease Based on Acoustic Analysis of Hypokinetic Dysarthria
Galáž, Zoltán ; Brezany, Peter (referee) ; Sklenář, Jaroslav (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Hypokinetická dysartrie (HD) je častým symptomem vyskytujícím se až u 90% pacientů trpících idiopatickou Parkinsonovou nemocí (PN), která výrazně přispívá k nepřirozenosti a nesrozumitelnosti řeči těchto pacientů. Hlavním cílem této disertační práce je prozkoumat možnosti použití kvantitativní paraklinické analýzy HD, s použitím parametrizace řeči, statistického zpracování a strojového učení, za účelem diagnózy a objektivního hodnocení PN. Tato práce dokazuje, že počítačová akustická analýza je schopná dostatečně popsat HD, speciálně tzv. dysprozodii, která se projevuje nedokonalou intonací a nepřirozeným tempem řeči. Navíc také dokazuje, že použití klinicky interpretovatelných akustických parametrů kvantifikujících různé aspekty HD, jako jsou fonace, artikulace a prozodie, může být použito k objektivnímu posouzení závažnosti motorických a nemotorických symptomů vyskytujících se u pacientů s PN. Dále tato práce prezentuje výzkum společných patofyziologických mechanizmů stojících za HD a zárazy v chůzi při PN. Nakonec tato práce dokazuje, že akustická analýza HD může být použita pro odhad progrese zárazů v chůzi v horizontu dvou let.

National Repository of Grey Literature : 55 records found   1 - 10nextend  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.