|
| |
|
|
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.
|
|
|
Automatic speech recordings segmentation tool
Santa, Roman ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
Automatic Segmentation tool processes recordings in order to extract voiced parts. It is important for further speech analysis to work only with extracted speech and not noise. For analysis of the difference between syllables of patients with parkinson disease and heatlhy ones, this segmentation tool should help with processing recordings. Goal of this thesis is to implement and test voice detectors with Google WebRTC detector and pick the best speech detector with minimal error rate. Also, develop a segmentation tool for given recordings and test voice recognition with dymanic time warping. Database from the Brain Diseases Analysis Laboratory was used. It contains czech and hungarian recordings with equal number of male and female as well as heathy and diseased patients. Energy detector performed as the best detetor in the tests. There was no significant difference in error rates between male and female or healthy and diseased patients. Recordings with lower Signal-to-Noise ratio were harder to process with an error rate starting at 12\%. Based on the results, new detector for the segmentation tool was proposed to process examined recordings. Finally, dynamic time warping algorithm was tested with mel frequency cepstral coefficients to recognize similarities between speakers.
|
|
|
Rozpoznávací metody v oblasti biosignálů
Juračka, Zdeněk ; Vítek, Martin (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na studium rozpoznávacích metod používaných v oblasti zpracování jednorozměrných signálů. Rozpoznávacích metod je celá řada, v této práci je stručně popsán princip některých z nich (umělé neuronové sítě, fuzzy systémy, expertní systémy a rozhodovací stromy). Pro zpracování signálů dostupných z databáze ÚBMI byla zvolena metoda Dynamického borcení časové osy (DTW - Dynamic Time Warping). Lze ji využít jako metodu nelineárního zpracování signálů. Výsledkem této metody je stanovení míry podobnosti dvou porovnávaných posloupností na základě výpočtu jejich vzdálenosti. Jedním z důvodů pro výběr této metody byla možnost zpracování posloupností různých délek. V práci je vysvětlen princip metody, způsob výpočtu vzdálenosti dvou vstupních posloupností a metoda nalezení cesty DTW. Ukázka činnosti metody byla provedena na náhodně zvolených číslech a na sadě simulovaných signálů. Metoda byla aplikována na signály EKG a akční potenciály zaznamenané na izolovaném králičím srdci. Pomocí DTW byly hodnoceny tvarové změny těchto signálů v opakujících se fázích experimentu označovaných jako ischemie a reperfuze. Na základě výsledků vypočítaných vzdáleností pomocí DTW byly na signálech EKG rozpoznávány a do jednotlivých fází experimentu, podle minimální vzdálenosti, zařazovány vybrané srdeční cykly. Měřítkem hodnotícím tuto metodu klasifikace bylo určení senzitivity. Ta dosáhla hodnoty 65%. Kromě zařazování jednotlivých srdečních cyklů k fázím experimentu byl algoritmus DTW vyzkoušen na přiřazování vybraného srdečního cyklu k odpovídající minutě záznamu ve vybrané fázi experimentu. Zde dosáhla senzitivita hodnoty 68,3%. Na signálech AP byla pomocí DTW sledována přítomnost pohybového artefaktu. Zde se tato metoda uplatnila lépe na signálech měřených ve fázích ischemie. Současně s výše uvedenou tematikou jsou v rámci práce řešeny otázky vzniku, šíření, snímání, následného zpracování a rozměřování elektrických projevů srdeční činnosti označovaných jako signály EKG a akční potenciály.
|
|
|
Nástroj pro simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby
Švejcar, Michael ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvoření programu umožňujícího simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby a plynulého přepínání mezi nimi. K těmto účelům byl použit App Designer v prostředí MATLAB, jenž je určen k vývoji aplikací s grafickým uživatelským rozhraním. Pro vývoj aplikace bylo klíčové zejména použití dostupných toolboxů spolu s algoritmy pro výpočet víceúrovňového dynamického borcení časové osy. Výsledný přehrávač IntSwitcher umožňuje uživateli načíst dvě nahrávky interpretací jedné skladby. Ze vstupních souborů jsou nejprve vypočteny chromagramy, které jednotlivé nahrávky charakterizují z hlediska tónového vývoje v čase. Následně je na chromagramy aplikována metoda víceúrovňového dynamického borcení časové osy, jejímž výstupem je optimální cesta. Jedná se o matici, ve které jsou k sobě přiřazeny hudebně korespondující vzorky načtených audio souborů s rozlišením 50 ms. Dle této závislosti je během přehrávání určována korespondující časová pozice aktuálně neaktivní stopy, společně s pozicí jejího posuvníku. V případě přepnutí přehrávané nahrávky tedy začne druhá stopa hrát ve stejné části skladby, i pokud se tato část nachází v rozdílných časech jednotlivých nahrávek. Výsledná aplikace se jeví jako užitečný nástroj ke studování rozdílů mezi různými interpretacemi stejného hudebního díla.
|
|
|
Online detekce jednoduchých příkazů v audiosignálu
Zezula, Miroslav ; Březina, Lukáš (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce popisuje vývoj hlasového modulu, který je schopen rozpoznávat jednoduché řečové povely na základě porovnání zvukového vstupu s uloženými vzory. První část práce obsahuje popis použitého algoritmu a ověření jeho funkčnosti. Algoritmus je založen na Mel-frekvenčních cepstrálních koeficientech a dynamickém borcení času. Dále je navržen hardware hlasového modulu, obsahující signálový kontrolér 56F805 firmy Freescale. Signál z mikrofonu je upraven operačními zesilovači a digitálním filtrem. Třetí část se zabývá vývojem software pro kontrolér a popisuje implementaci algoritmu v pevné řádové čárce s ohledem na omezené možnosti kontroléru. Závěrečná zkouška prokazuje použitelnost modulu v prostředí s nízkým obsahem šumu.
|
|
|
Borcení časové osy v oblasti biosignálů
Kubát, Milan ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Práce je věnována metodě borcení časové osy v oblasti biosignálů, zejména pak jejímu využití pro signály EKG. V úvodu jsou shrnuty teoretické poznatky o elektrokardiografii, následuje rozbor metody DTW společně se stanovením podmínek a požadavků na úspěšnou aplikaci algoritmu. Jsou popsány varianty metody a možnosti její aplikace. Náplní části praktické je návrh samotné metody, seznámení se s výstupy, optimalizace nastavení a realizace metod s borcením časové osy souvisejících
|
|
|
Klasifikace srdečních cyklů
Lorenc, Patrik ; Škutková, Helena (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací srdečních cyklů, která využívá metodu dynamického borcení času a shlukové analýzy. Metoda dynamického borcení času sice patří mezi starší, avšak pro svou jednoduchost oproti ostatním je stále hodně využívána a také dosahuje dobrých výsledků v praxi. Shluková analýza se využívá v mnoha oborech jako například marketingu nebo právě na biologických signálech. Cílem práce je obecné seznámení se signálem EKG a metodou a realizací algoritmu dynamického borcení času. Následně pak shlukovou analýzou a na závěr vytvořením uživatelského prostředí pro algoritmy.
|
|
|
Metoda dynamického borcení časové osy v oblasti zpracování biosignálů
Novobilský, Petr ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje metodu dynamického borcení časové osy (DTW), kterou lze využít jako nelineární metodu pro zpracování signálů. V oblasti zpracování biomedicínských signálů lze touto metodou sledovat tvarové změny. V práci je popsán princip metody a postup nalezení cesty DTW. Metoda je aplikována na sadu čísel v ukázkové verzi programu, na soubor simulovaných signálů a signály elektrokardiogramů (EKG). Záznamy srdečních cyklů byly popsány v časové, frekvenční a časově frekvenční oblasti a následně podrobeny algoritmu DTW. Zpracovávané signály EKG byly získány z experimentů provedených na Masarykově univerzitě, jejichž cílem bylo odhalit vliv napěťově-citlivého barviva na srdeční tkáň. Výsledky použité metody hodnotí míru odlišnosti EKG signálů získaných v jednotlivých fázích experimentu. Při vyhodnocení byly sledovány změny v průběhu fáze aplikace napěťově-citlivého barviva a fáze vymývání vůči kontrole. Odlišnost zpracovávaného souboru signálů se potvrdila při zpracování v časové oblasti (37,5 %), ve frekvenční oblasti (75 %) a v časově frekvenční oblasti (25 %). Díky malému souboru dat však nebylo možné jednoznačně prokázat působení barviva na srdeční tkáň a stanovit mezní hodnotu minimální vzdálenosti algoritmu DTW pro klasifikaci jednotlivých srdečních cyklů elektrokardiogramu. Při analýze většího souboru dat se předpokládá projevení trendu nárůstu odlišnosti srdečních cyklů EKG ve fázi barvení vůči fázi promývání.
|
|
|
Hledání akustických vzorů v řečových datech bez rozpoznávání
Skácel, Miroslav ; Fapšo, Michal (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami vyhledávání slov, slovních frází a delších úseků v rozsáhlých řečových datech bez předchozích znalostí těchto dat. V úvodu je seznámení s danou problematikou a principy moderních metod pro vyhledávání opakujících se objektů. Dále je popsána reprezentace a segmentace vstupních dat, techniky pro vyhledání objektu v mluveném projevu a popis modelování nalezených objektů. Následně je popsána metoda pro vyhledávání objektů podle předem defi novaného vzoru. V dalším kroku jsou defi nována data pro experimenty, ve kterých byly použity metody pro detekci mluvených výrazů podle vzoru. Následuje popis systémových požadavků. V závěru je zhodnocení práce a návrhy na další vývoj.
|
host ::
RSS.