|
|
Metody pro zvýraznění řeči
Kukučka, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Hudec, Antonín (vedoucí práce)
Cílem práce je objasnit některé jednokanálové metody pro zpracováni řeči. V této práci jsou rozebrané metody: základní metoda spektrálního odečítání, modifikovaná metoda spektrálního odečítání, pásmové spektrální odečítání a spektrální odečítání MMSE, Wienerovo filtrování. Všechny metody jsou implementovány. Kromě toho jsou v této práci popsané předzpracování řeči, detektor řečové aktivity a hodnocení řeči.
|
|
| |
|
|
Návrh zařízení s rozhraním USB
Klír, Tomáš ; Strašil, Ivo (oponent) ; Hudec, Antonín (vedoucí práce)
V teoretické části této diplomové práce je rozebráno rozhraní USB 2.0, včetně USB OTG. Jsou zde uvedeny především vlastnosti, které je vhodné znát pro návrh zařízení využívající USB. Stručně je zde uvedena i struktura souborového systému FAT. Praktická část obsahuje návrh OTG zařízení a jeho realizaci včetně implementace knihoven pro komunikaci přes USB a práci se souborovým systémem FAT.
|
|
|
Digitální filtr pro akustické pásmo realizovaný mikrokontrolérem
Hudec, Antonín ; Sysel, Petr (oponent) ; Kubánek, David (vedoucí práce)
Mikrokontroléry řady ATmega nejsou příliš uzpůsobené pro zpracování číslicových signálů v reálném čase. I když mohou dosahovat až 20 MIPS při maximálním kmitočtu 20 MHz (většina instrukcí je jednocyklových), ATmega obsahuje na rozdíl od signálových procesorů jen jednu 8 bitovou násobičku, což je pro náročné aplikace, jako je filtrace číslicových signálů v reálném čase, málo. Mým úkolem je tedy zjistit jestli je možné pomocí mikrokontroléru řady ATmega filtrovat číslicový signál. Pokud ano, tak jaká je maximální vzorkovací frekvence a jaké lze dosáhnout kvality výstupního signálu.
|
|
|
Návrh a implementace knihovny pro číslicové zpracování signálů na platformě Android
Janovský, Martin ; Hudec, Antonín (oponent) ; Trzos, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší problém návrhu a implementace knihovny pro zpracování signálů pod platformou Android. Rozebírá problematiku vlastního vývoje aplikací pod tento systém. Částečně diskutuje, zda je pod touto platformou vhodné aplikace vyvíjet. Popisuje přitom problematiku uplatnění mobilních aplikací a jejich náročnost na vývoj. Vysvětluje technologie a postupy, kterých bylo při tvorbě aplikace využito. Přitom i osvětluje programovací postupy ze strany efektivity a v některých případech nabízí náhradní řešení a cesty jeho využití. Efektivitu přitom zkoumá z pohledu výpočetního výkonu i paměťové náročnosti. Pokračuje přes rozbor architektury platformy Android a některé funkce vlastního systému až k popisu jeho některých částí. Dostává se až k popisu práce s daty nad zvukovými formáty či k práci se soubory a různými kolekcemi. Další popis pokračuje teorií použitých funkcí a samotnou aplikací. Vlastní knihovna je řízena pomocí uživatelského rozhraní a dalšími pomocnými funkcemi. Intuitivní uživatelské rozhraní umožňuje uživateli jednoduchou volbu všech parametrů. Uživatel si navolí jednotlivé parametry signálu, který se bude zpracovávat. Signálem může být vedle generovaných signálů i nahraný zvuk. Po zvolení parametrů jednotlivých filtrů si může uživatel nechat přehrát výstupní signál a pozorovat jeho změnu. V další části jsou porovnávány různé přístroje a diskutována některá vylepšení, která zrychlují a zkvalitňují celou aplikaci. V závěru jsou shrnuty výsledky a přínosy celé práce.
|
|
|
Databáze nahrávek pro detekci hlasové aktivity
Pelikán, Pavel ; Hudec, Antonín (oponent) ; Míča, Ivan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí řeči (VAD) a požadavky na vytvoření databáze. Byl vybrán jeden z existujících nástrojů na označkování nahrávek. Na základě získaných znalostí byla vytvořena databáze s izolovanými slovy, větami, čteným textem a spontánní řečí. Praktická část se skládá z podrobného popisu vytvoření databáze a vytvoření značek. Dále se práce zabývá konverzí značek do Matlabu. Součástí jsou také některé pomocné skripty pro práci se značkami. Vypracovaná databáze byla vytvořena v bezodrazové komoře a obsahuje nahrávky od 16 řečníků.
|
|
|
The Noise Database
Végh, Zoltán ; Špiřík, Jan (oponent) ; Hudec, Antonín (vedoucí práce)
n semestral thesis proposed a system for recording acoustic signals, which in this case presented a concrete noise, and I have been tested software has to improve the quality of recorded samples. This system consists of several blocks, such as signal pre-processing blocks, to formulate requirements for the improvement of recordings, such as sampling frequency and bit resolution. The first step is therefore to establish settings for the recording device. Then followed the reprocessing of signals such as filtration and separation.
|
|
|
The Noise Database
Végh, Zoltán ; Špiřík, Jan (oponent) ; Hudec, Antonín (vedoucí práce)
n semestral thesis proposed a system for recording acoustic signals, which in this case presented a concrete noise, and I have been tested software has to improve the quality of recorded samples. This system consists of several blocks, such as signal pre-processing blocks, to formulate requirements for the improvement of recordings, such as sampling frequency and bit resolution. The first step is therefore to establish settings for the recording device. Then followed the reprocessing of signals such as filtration and separation.
|
|
|
Databáze nahrávek pro detekci hlasové aktivity
Pelikán, Pavel ; Hudec, Antonín (oponent) ; Míča, Ivan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí řeči (VAD) a požadavky na vytvoření databáze. Byl vybrán jeden z existujících nástrojů na označkování nahrávek. Na základě získaných znalostí byla vytvořena databáze s izolovanými slovy, větami, čteným textem a spontánní řečí. Praktická část se skládá z podrobného popisu vytvoření databáze a vytvoření značek. Dále se práce zabývá konverzí značek do Matlabu. Součástí jsou také některé pomocné skripty pro práci se značkami. Vypracovaná databáze byla vytvořena v bezodrazové komoře a obsahuje nahrávky od 16 řečníků.
|
|
|
Metody pro zvýraznění řeči
Kukučka, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Hudec, Antonín (vedoucí práce)
Cílem práce je objasnit některé jednokanálové metody pro zpracováni řeči. V této práci jsou rozebrané metody: základní metoda spektrálního odečítání, modifikovaná metoda spektrálního odečítání, pásmové spektrální odečítání a spektrální odečítání MMSE, Wienerovo filtrování. Všechny metody jsou implementovány. Kromě toho jsou v této práci popsané předzpracování řeči, detektor řečové aktivity a hodnocení řeči.
|
host ::
RSS.