Original title: Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Translated title: Parkinson disease diagnosis using speech signal analysis
Authors: Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2011
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM). The thesis deals with the recognition of Parkinson's disease from the speech signal. The first part refers to the principles of speech signals and speech signals by patients suffering from Parkinson's disease. Further, it continues to describe the issues of speech signals processing, basic symptoms used for diagnosis of Parkinson's disease (e. g. VAI, VSA, FCR, VOT etc.) and reduction of these symptoms. The next part focuses on a block diagram of the program for the diagnosis of Parkinson's disease. The main objective of this thesis is comparison of two methods of feature selection (mRMR and SFFS). For classification have selected two different methods were used. The first method is classification kNN and second method of classification is Gaussian mixture model (GMM).
Keywords: formant; Gaussian mixture models; kNN.; mRMR; pre-emphasis; segmentation; sequential floating forward selection; Speech; speech signal analysis; symptom; analýza řečového signálu; formant; Gaussovy smíšené modely; kNN.; mRMR; preemfáze; příznak; segmentace; sekvenční dopředný plovoucí výběr; Řeč

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/3831

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218976


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses