|
|
Advanced Parameterisation of Online Handwriting in Writers with Graphomotor Disabilities
Mucha, Ján ; Šimák, Boris (oponent) ; Drotár,, Peter (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Graphomotor disabilities (GD) significantly affect the quality of life beginning from the school-age, when the graphomotor skills are developed, until the elderly age. The timely diagnosis of these difficulties and therapeutic interventions are of great importance. As GD are associated with several symptoms in the field of kinematics, the basic kinematic features such as velocity, acceleration, and jerk were proved to effectively quantify these symptoms. Nevertheless, an objective computerized decision support system for the identification and assessment of GD is still missing. Therefore, the main objective of my dissertation is the research of an advanced online handwriting parametrization utilized in the field of GD analysis, with a special focus on methods based on fractional calculus. This work is the first to experiment with fractional-order derivatives (FD) in the GD analysis by online handwriting of Parkinson’s disease (PD) patients and school-age children. A new online handwriting parametrization technique based on the Grünwald-Letnikov approach of FD has been proposed and evaluated. In the field of PD dysgraphia, a significant improvement in the discrimination power and descriptive abilities was proven. Similarly, the proposed methodology improved current state-of-the-art techniques of GD analysis in school-aged children. The newly designed parametrization has been optimized in the scope of the computational performance (up to 80 %) as well as in FD order fine-tuning. Finally, various FD-approaches were compared, namely Riemann-Liouville, Caputo’s, together with Grünwald-Letnikov approximation to identify the most suitable approach for particular areas of GD analysis.
|
|
| |
|
|
Identification Of Parkinson’S Disease Using Acousticanalysis Of Poem Recitation
Mucha, Ján
Parkinson’s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. It is estimated that 60–90% of PD patients suffer from speech disorder called hypokinetic dysarthria (HD). The goal of this work is to reveal influence of poem recitation on acoustic analysis of speech and propose concept of Parkinson’s disease identification based on this analysis. Classification methods used in this work are Random Forests and Support Vector Machine. The best achieved accuracy of disease identification is 70.66% with 59.25% sensitivity for Random Forests classifier fed mainly with articulation features. These results demonstrate a high potential of research in this area.
|
|
|
Analytický nástroj pro generování bicích triggerů z downmix záznamu
Konzal, Jan ; Mucha, Ján (oponent) ; Přikryl, Lubor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací nástroje pro generování časových triggerů bicí soupravy z downmix záznamu. V práci je popsáno předzpracování vstupního zvukového signálu a metody pro klasifikaci úderů. Rozeznávání úderů je založeno na podobnosti signálů ve frekvenční oblasti. Pro snížení počtu dimenzí a nalezení charakteristických vlastností vstupních dat byla využita analýza hlavních komponent (PCA). Pro klasifikaci dat do jednotlivých tříd představující části bicí soupravy byla využita metoda podpůrných vektorů (SVM). Program byl realizován v prostředí Matlab. Klasifikační model byl vytrénován na sadě 728 vzorků úderů pro sedm kategorií (velký buben, malý buben, hi-hat, crash, ride, velký buben + hi-hat, malý buben + hi-hat). Systém vykazuje úspěšnost rozeznání úderu 75 %.
|
|
|
Rozpoznávání hudebních nástrojů ze zvukových nahrávek za pomoci technik Music Information Retrieval
Kárník, Radoslav ; Mucha, Ján (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací klasifikačního systému pro rozpoznání hudebních nástrojů z hudebních nahrávek s využitím metod Music Information Retrieval. V první části práce jsou popsány jednotlivé parametry vhodné k rozpoznávání nástrojů, jejich výpočet z nahrávek a následná redukce příznakového vektoru. Další části jsou věnovány výběru, ladění a implementaci klasifikátorů v prostředí Python se zaměřením na neuronové sítě. Tyto klasifikátory jsou dále testovány na nahrávkách z databáze IRMAS, které obsahují 11 různých hudebních nástrojů hrající sólo anebo s dalšími nástroji. V poslední části jsou porovnány výsledky klasifikátorů při použití různých parametrů a různého počtu nástrojů.
|
|
|
Rozpoznávání hudební nálady a emocí za pomoci technik Music Information Retrieval
Smělý, Pavel ; Mucha, Ján (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá oblastí Music Information Retrieval, přesněji její podoblastí zaměřující se na rozpoznávání hudebních emocí s názvem Music Emotion Recognition. Počáteční kapitoly práce se věnují obecnému přehledu a definici MER, kategorizaci jednotlivých metod a nabízejí tak komplexní pohled na tuto vědní disciplínu. Práce se dále zabývá výběrem a popisem vhodných parametrů pro rozpoznávání emocí, k čemuž využívá nástroje openSMILE a MIRtoolbox. K získání databáze nahrávek a jejich subjektivních emočních popisů byla použita volně dostupná databáze DEAM. Praktická část práce se již plně zabývá návrhem statického dimenzionálního regresního vyhodnocovacího systému pro číselnou predikci hudebních emocí u hudebních nahrávek, přesněji jejich polohy v AV emočním prostoru. Práce publikuje a komentuje přehled dosažených výsledků jak pro individuální analýzu významnosti jednotlivých parametrů pro úspěšnost predikce, tak celkové analýzy úspěšnosti predikce navrženého modelu.
|
|
|
Systém vyšetření pacientů založený na technikách mHealth
Kulinich, Viacheslav ; Mucha, Ján (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá vývojem systému vyšetření pacientů, pomocí dotazníků, využívajících metody mHealth. V prvních dvou kapitolách této práce je shrnuta problematika vyšetřování pacientů, funkce, které musí plnit elektronický dotazník, dále jsou porovnány existující typy mobilních aplikací a je vybrán nejvhodnější typ pro elektronický dotazník. Následující kapitoly obsahují proces tvorby webových aplikací, implementaci klientské a serverové části, jejich komunikaci, použité zabezpečovací prvky a stručný popis grafického rozhraní. Výsledkem je funkční progresivní webová aplikace, která byla úspěšně otestována a zveřejněna na internetu.
|
|
|
New Methodology Of Parkinsonic Dysgraphia
Analysis By Online Handwriting Using Fractional
Derivatives
Mucha, Ján
Parkinson’s disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative disorder. One typical hallmark of PD is disruption in execution of practised skills such as handwriting. This paper introduces a new methodology of kinematic features calculation based on fractional derivatives applied on PD handwriting. Discrimination power of basic kinematic features (velocity, acceleration, jerk) was evaluated by classification analysis (using support vector machines and random forests). For this purpose, 37 PD patients and 38 healthy controls were enrolled. In comparison to results reported in other works, we proved that FDE in online handwriting analysis brings promising improvements. The best result of multivariate analysis was achieved with 83:89% classification accuracy in combination with 5 features using only one handwriting task (overlapped circles). This study reveals an impact of fractional derivatives based features in analysis of Parkinsonic dysgraphia.
|
|
|
Application for dysarthria examination using test 3F for Android
Sarker, Joy Tomáš ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mucha, Ján (vedoucí práce)
This bachelor thesis focuses on diagnosing dysarthria thru a diagnosis apparatus called “Test 3F dysarthria profile“. During an examination with the apparatus the examined person undergoes 45 exercises that are meant to test respiration, phonation, phonetics, and the volubility of certain speech organs. The examiner, a clinical speech therapist, assesses the execution quality of each exercise with a number from 0 to 2. On the grounds of received points from all the exercises the level of dysarthria is diagnosed. The 3F test in this bachelor thesis is implemented as an Android application for Android devices and is supplemented by a partial automation of the examination based on an acoustic analysis of recorded speech of the examinee. The recorded speech is pre-processed by segmentation into 25 ms long frames using Hamming window. From this aforementioned speech recording we can determine speech fundamental frequency, jitter, and shimmer. The main goal and outcome is the creation of a modern mobile application for Android devices which, with the help of the 3F test, will make diagnosing dysarthria easier.
|
|
|
Vytvoření knihovny pro parametrizaci dysartrické řeči v jazyce Python
Koutný, Tomáš ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mucha, Ján (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřená na parametrizaci dysartrické řeči. V rámci práce je věnována pozornost metodám analýzy řečového signálu u Parkinsonovy nemoci, moderním parametrizačním technikám, které mají za úkol kvantifikovat poškození motorických aspektů řeči, a implementaci vybraných parametrů v jazyce Python. Hlavním cílem této práce bylo vytvoření knihovny parametrů, která je realizována ve vývojovém prostředí PyCharm.
|
host ::
RSS.