|
|
Analýza vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie
Havelková, Nikola ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
Práce se zabývá analýzou vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie. Pro zvýraznění řeči jsou zvoleny a v prostředí MATLAB R2022a implementovány vhodné jednokanálové metody, a to konkrétně spektrální odečítání a Kalmanův filtr. Metody jsou rovněž použity i u nahrávek bez zatížení šumem, ke kterým byl přidán aditivní bílý šum. Účinnost těchto metod je pak hodnocena objektivně pomocí hodnot odstupu signálu od šumu. Po zvýraznění řeči jsou z nahrávek extrahovány řečové příznaky. Vliv přítomnosti šumu, a i jeho následné potlačení jednotlivými metodami, je následně vyhodnoceno statistickou analýzou, konkrétně za pomoci Kruskal-Wallisova testu a post-hoc Dunnova testu. Distribuce pravděpodobnosti parametrů nahrávek čistých, zašuměných i zvýrazněných, u nichž je dle statistických testů vliv šumu signifikantní, jsou vykresleny za pomoci houslových a krabicových grafů. Na závěr byla provedena klasifikace nahrávek logistickou regresí za pomoci strojového učení, kdy byl dle hodnot plochy pod ROC křivkou popsán vliv přítomnosti šumu a následné zvýraznění řeči na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie.
|
|
|
Analýza fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Kopřiva, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). Přibližně 90% pacientů s Parkinsonovou nemocí trpí motorickou poruchou řeči nazývanou hypokinetická dysartrie. Je navržen systém pro rozpoznání Parkinsonovy nemoci z řečových signálů a je otestováno několik typů příznaků. Pro klasifikaci je použita česká řečová databáze pacientů s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Obsahuje 84 pacientů s PN a 49 zdravých kontrolních řečníků. Výsledky jsou vyhodnoceny dvěma způsoby. Nejprve jsou příznaky analyzovány jednotlivě Spearmanovým korelačním testem, vzájemnou informací a Mann-Whitneyho U testem. Klasifikace je založena na náhodných stromech společně s validací leave-one-out. V druhém kroku je použit algoritmus výběru příznaků SFFS pro dosažení co nejlepšího výsledku klasifikace. Navržený systém je otestován pro jednotlivá pohlaví zvlášť i dohromady. Nejlepší výsledek pro obě pohlaví dohromady vyjadřuje přesnost klasifikace 89,47 %, sensitivita 91,67% a specificita 85,71 %. Výsledky práce ukázaly, že pro analýzu fonace mají největší význam dlouhé realizace vokálů vyslovené s maximální nebo minimální intenzitou (ne šeptem).
|
|
|
Analýza vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie
Havelková, Nikola ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
Práce se zabývá analýzou vlivu přítomnosti šumu v nahrávkách na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie. Pro zvýraznění řeči jsou zvoleny a v prostředí MATLAB R2022a implementovány vhodné jednokanálové metody, a to konkrétně spektrální odečítání a Kalmanův filtr. Metody jsou rovněž použity i u nahrávek bez zatížení šumem, ke kterým byl přidán aditivní bílý šum. Účinnost těchto metod je pak hodnocena objektivně pomocí hodnot odstupu signálu od šumu. Po zvýraznění řeči jsou z nahrávek extrahovány řečové příznaky. Vliv přítomnosti šumu, a i jeho následné potlačení jednotlivými metodami, je následně vyhodnoceno statistickou analýzou, konkrétně za pomoci Kruskal-Wallisova testu a post-hoc Dunnova testu. Distribuce pravděpodobnosti parametrů nahrávek čistých, zašuměných i zvýrazněných, u nichž je dle statistických testů vliv šumu signifikantní, jsou vykresleny za pomoci houslových a krabicových grafů. Na závěr byla provedena klasifikace nahrávek logistickou regresí za pomoci strojového učení, kdy byl dle hodnot plochy pod ROC křivkou popsán vliv přítomnosti šumu a následné zvýraznění řeči na automatizovanou detekci hypokinetické dysartrie.
|
|
|
Analýza fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Kopřiva, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou fonace u pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). Přibližně 90% pacientů s Parkinsonovou nemocí trpí motorickou poruchou řeči nazývanou hypokinetická dysartrie. Je navržen systém pro rozpoznání Parkinsonovy nemoci z řečových signálů a je otestováno několik typů příznaků. Pro klasifikaci je použita česká řečová databáze pacientů s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Obsahuje 84 pacientů s PN a 49 zdravých kontrolních řečníků. Výsledky jsou vyhodnoceny dvěma způsoby. Nejprve jsou příznaky analyzovány jednotlivě Spearmanovým korelačním testem, vzájemnou informací a Mann-Whitneyho U testem. Klasifikace je založena na náhodných stromech společně s validací leave-one-out. V druhém kroku je použit algoritmus výběru příznaků SFFS pro dosažení co nejlepšího výsledku klasifikace. Navržený systém je otestován pro jednotlivá pohlaví zvlášť i dohromady. Nejlepší výsledek pro obě pohlaví dohromady vyjadřuje přesnost klasifikace 89,47 %, sensitivita 91,67% a specificita 85,71 %. Výsledky práce ukázaly, že pro analýzu fonace mají největší význam dlouhé realizace vokálů vyslovené s maximální nebo minimální intenzitou (ne šeptem).
|
host ::
RSS.