|
|
Databáze emoční řeči
Hlavica, Michal ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
V této bakalářské práci je rozebrána teorie emocí, to jak emoce vznikají a jak jsou fyziologicky vyjádřeny lidským tělem. Jak se tyto fyziologické projevy a emoce vůbec promítají do lidské řeči. Dále je popsán proces tvorby řeči a základní prozodické a akustické parametry hlasového projevu relevantní pro výzkum. Je zde také popsána teorie tvorby databází zvukových nahrávek, což je kvalitní podklad pro databázi samotnou. Ta je totiž také součástí této práce a jedná se o nahrávky stříhané z televizních pořadů a seriálů. Dalším velice důležitým bodem je popsání softwarového nástroje pro subjektivní hodnocení databází, který byl vytvořen jako součást této práce. Byl vytvořen v jazyce C++ za pomoci kompilátoru Builder C++. Také je zde provedena krátká analýza ukázkových nahrávek pro každou emoci. Tato analýza se zabývá základní frekvencí, intenzitou a prvními třemi formanty.
|
|
|
Multilingual analysis of human emotional states
Rendek, Tomáš ; Koula, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
This work deals with the properties of the speech signal. At the beginning it introduces a process of generation of the speech. Then, it covers the prosodic features of the speech, which represent a related characteristic of emotions. It defines an emotion itself, as well as the basic features and parameters of the human speech. For the analysis we use the program called Praat. As it is an unknown program, we devote a part of the work to it, which acquaints us with its advantages. The next part of this paper comprises also two enclosed databases containing records of particular emotional states of human. These databases were created and collected for Slovak and German language. However, none of them contain spontaneous material. Next, the work concerns a concept of the neural networks. It regards it as a possible realization of recognizing of emotional characteristics. The initial analysis presents large number of gained features, out of which only the best twelve were selected on the basis of geometric separability. These features are distinct for both sexes, as well as for both nationalities. Consequently, they are used for training with a neural network. The work concludes by summarizing of the results discussing the successfulness with recognition of emotional states. It also gives possible reasons which lead to degradation of their successful classifying. The thesis contains a CD with all the partial and ultimate results, and files with records for Slovak and German language.
|
|
|
Neuronové sítě při klasifikaci mluvčích
Svoboda, Libor ; Atassi, Hicham (oponent) ; Míča, Ivan (vedoucí práce)
Obsah této práce je zaměřen na neuronové sítě při klasifikaci mluvčích. Pojednává o problematice zpracování řečového signálu a jsou zde uvedeny i některé typy neuronových sítí. Součástí práce bylo sestavení databáze nahrávek od řečníků různého pohlaví a věku. Z této databáze pak byla sestavena trénovací a testovací skupina. Dále byly navrženy čtyři klasifikátory. Jeden na bázi směsi Gaussových hustotních funkcí a tři neuronové klasifikátory. Tyto systémy byly testovány a analyzovány podle věku, pohlaví a na závěr pro obě tyto kritéria. Současně je věnována pozornost i volbě vhodných příznaků v každé této úloze klasifikace. Na konci práce jsou uvedeny výsledky analýz pro jednotlivé skupiny i příznaky. Z těchto výsledků jsou stanoveny nejvhodnější příznaky, pro danou úlohu klasifikace a také nejúspěšnější klasifikátory.
|
|
|
Identifikace osob pomocí otisku hlasu
Mekyska, Jiří ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá textově závislým rozpoznáváním řečníků v systémech, kde existuje pouze omezené množství trénovacích vzorků. Pro účel rozpoznávání je navržen otisk hlasu založený na různých příznacích (např. MFCC, PLP, ACW atd.). Na začátku práce je zmíněn způsob vytváření řečového signálu. Některé charakteristiky řeči, důležité pro rozpoznávání řečníků, jsou rovněž zmíněny. Další část práce se zabývá analýzou řečového signálu. Je zde zmíněno předzpracování a také metody extrakce příznaků. Následující část popisuje proces rozpoznávání řečníků a zmiňuje způsoby ohodnocení používaných metod: identifikace a verifikace řečníků. Poslední teoreticky založená část práce se zabývá klasifikátory vhodnými pro textově závislé rozpoznávání. Jsou zmíněny klasifikátory založené na zlomkových vzdálenostech, dynamickém borcení časové osy, vyrovnávání rozptylu a vektorové kvantizaci. Tato práce pokračuje návrhem a realizací systému, který hodnotí všechny zmíněné klasifikátory pro otisk hlasu založený na různých příznacích.
|
|
|
Analýza a rozpoznání logopedických vad v řečovém projevu
Diviš, Jan ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá logopedickou vadou dyslalií a její charakteristikou. Dále je popsán proces vytváření a reprezentace řeči. V práci jsou představeny základy zpracování a analýzy řečového signálu ( LPC, kepstrální, MFCC). V programu MATLAB jsou provedena zobrazení charakteristik řeči a výpočty LPC, kepstrálních a melovských koeficientů. Práce je především zaměřena na nesprávné vyslovování hlásek "r" a "ř".
|
|
|
Social Network Analysis using methods of pattern recognition
Križan, Viliam ; Burget, Radim (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
The diploma thesis deals with emotion recognition from texts on social media. The state-of-the-art methods of feature extraction, corpora and classifiers are described in the first section. Emotions are recognized by a classifier trained on annotated data from the microblog network Twitter. The advantage of using Twitter was the possibility to specify data collection to a certain geographical location. Geographical data allows to monitor emotional variations of population, for e.g. in different cities. The first task was to propose and develop a Baseline algorithm which classifies data to emotional classes. The classification accuracy is improved by employing a more complex SVM classifier. SVM classifiers, feature vectorizers and feature selectors are used from the Scikit library, which is written in Python. The data for classifier training were collected from the USA by the own developed mining application. The classifier are trained on data automatically annotated in the collection process. Two implementations of SVM classifiers are used. Final classified emotions that appear in different cities and in different time intervals are displayed as color markers on a map.
|
|
|
Klasifikace akustických signálů
Pospíšil, Aleš ; Balík, Miroslav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na problematiku automatické klasifikace hudebních žánrů. Nejprve je hodnocen současný stav řešení problému s odkazem na již vytvořené studie a získané poznatky jsou využity k vlastní práci. Předmětem řešení problému je shrnutí použitelných hudebních příznaků a také klasifikačních metod jako neuronové sítě a k-nejbližší soused. Vybrané klasifikační třídy jsou vážná hudba, elektro, jazz a rock. Výsledkem bakalářské práce je systém pro automatické rozpoznání hudebních žánrů, který bude použitelný a uživatelsky přístupný. Dosažené rozpoznavací výsledky do jisté míry respektují schopnosti lidského organismu právě hudební žánry rozpoznat.
|
|
| |
|
|
Počítačová analýza sportovních zápasů
Židlík, Pavel ; Balík, Miroslav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností rychlé analýzy fotbalového utkání z audio složky záznamu s možností využití některých metod také pro jiná než fotbalová utkání. Při úvodním zamyšlení bylo zaměřeno na detekci hvizdu píšťalky. Ten se ve spektru projevuje svým specifickým základním kmitočtem, který je mimo kmitočty běžné mluvy. Po odhadu harmonických kmitočtu, bylo zaměřeno na rozpoznání významu hvizdu. K této problematice bylo využito pana rozhodčího, který mne informoval o počtu druhů hvizdu a poskytl mi referenční vzorky pro klasifikaci hvizdu. Pro zjištění významu hvizdu bylo použito neuronové sítě s typem učení zpětné šíření. Dalším příznakem pro detekci významných okamžiků ze zápasu bylo zaměřeno na základní tón komentátora. V případě, že komentátor zápas prožívá naplno tak s každou významnou akcí, která se v zápase odehraje, se automaticky zvyšuje také jeho základní tón promluvy. Dalším příznakem, na který bylo zaměřeno, je detekce zvýšeného základního tónu komentátorova hlasu. Významným okamžikem v zápase jsou také národní hymny týmu, které proti sobě hrají. Dalším příznakem pro analýzu je tedy detekce hymny. Pro získání příznaku z audio signálu bylo využito výhod melovských kepstrálních koeficientů (MFCC) z nich bylo získáno 20 koeficientů. Tyto koeficienty byly použity jako vstup pro klasifikátor založený na neuronové sítí s typem učení zpětné šíření. Pro snadné použití těchto metod bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní s možností přehledného náhledu získaných výsledků a také s možností přehrání vybraného úseku.
|
|
|
Přenos zvukových dat pomocí protokolu RTP
Novotný, Roman ; Atassi, Hicham (oponent) ; Kouřil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá technologií multimediálního přenosu v reálném čase. Úvod práce je vyhrazen pro vrstvený model TCP/IP. Dále se bakalářská práce zaměřuje na teoretický návrh aplikace, která je schopna přenášet zvuková data minimálně mezi dvěma počítači pomocí protokolu RTP. Tuto část zahrnují protokoly pro přenos dat v reálném čase, zvláště pak protokol RTP a dále pak volně dostupné knihovny sepsané v jazyce C a C++, ve kterých je právě protokol RTP implementován. Z těchto poznatků nadále vychází závěr práce, ve kterém je teoretický návrh aplikace realizován, a to ve vývojovém prostředí Borland Builder C++.
|
host ::
RSS.