|
|
Určení výšky osob z řečového projevu
Pelikán, Pavel ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na určení výšky osob z řečové nahrávky. Nejprve je hodnocen současný stav řešení problému s odkazem na již vytvořené studie a získané poznatky jsou využity k vlastní práci. Byla vybrána studie, která se prezentuje nejlepšími výsledky určení výšky osob. Experimentální část této studie je v rámci diplomové práce rekonstruována. Dále je v rámci experimentální části této práce vytvořen vlastní systém pro odhad výšky řečníka z řečové nahrávky. Úspěšnost systému byla testována s využitím několika příznaků na nahrávkách z databáze TIMIT.
|
|
|
Klasifikace přenosových kanálů na základě analýzy řečového signálu
Báňa, Josef ; Sysel, Petr (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce zkoumá vliv charakteristických vlastností přenosového kanálu VoIP na řečové parametry. V práci je hledán způsob emulace vlastností vybraného přenosového kanálu VoIP a vytvořeno emulační síťové prostředí. Ve vývojovém prostředí Matlab je vytvořeno několik skriptů sloužících k úpravě a automatickému rozdělení souvislé nahrávky na dílčí části shodné se originálními promluvami, před průchodem přenosovým kanálem. Jsou vytvořeny databáze řečových nahrávek ovlivněných vybranými parametry - jitter, šířka pásma, ztráty. V rámci těchto databází jsou hledány příznaky, na kterých se nejvíce projevují parametry přenosového kanálu. Pomocí korelace jsou vybrány příznaky, které jsou nejvhodnější k automatizovanému určení úrovně charakteristických vlastností přenosového kanálu jako je jitter, ztráty a šířka pásma.
|
|
|
Rozhraní pro vzdálený přístup k prostředí MATLAB
Štefek, Jiří ; Atassi, Hicham (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je rozbor komunikačních možností programovacího jazyka Java s prostředím MATLAB a následný návrh a implementace systému využívajícího tuto komunikaci. Práce se nejdříve zaměřuje na zpřehlednění a srovnání metod přístupu k prostředí MATLAB. Dále je zde navržena webová aplikace zprostředkující vzdálené výpočty v prostředí MATLAB využívající nejefektivnější spojovací metodu z minulého bodu. Následně je uveden krátký popis aplikačního rámce Spring, kterého je využito při implementaci aplikace. Poslední část se věnuje popisu možností, instalací a konfigurací systému.
|
|
|
Rozpoznávání a klasifikace emocí na základě analýzy řeči
Černý, Lukáš ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se soustředí na klasifikaci emocí. Práce pojednává o parametrizaci zvukových souborů pomoci segmentálních a suprasegmentálních metod s ohledem na jejich další použití. Tato databáze obsahuje mnoho zvukových nahrávek s emocemi. Z těchto zvukových nahrávek jsou vytvořeny data, které jsou rozděleny do dvou částí. První část je použita pro trénik a druhá pro klasifikaci. Práce je soustředěna hlavně na samoorganizující sítě. Tato práce obsahuje programy v Matlabu, které mohou být použity pro parametrizaci jakékoliv databáze. Parametrizovaná data jsou předložena samoorganizující síťi ke klasifikaci. Dosažené výsledky jsou prezentovány na konci diplomové práce.
|
|
|
Detekce mrkání
Jeništa, Petr ; Atassi, Hicham (oponent) ; Vlach, Jan (vedoucí práce)
Podstatou této bakalářské práce je popis teoretických základů metod pro detekci mrkání. Práce popisuje metody pro nalezení lidského obličeje v obraze s komplexním pozadím. Dále různé způsoby nalezení očí v obraze a jejich následné sledování. Posledním úkolem je analýza očí a vyhodnocení jestli došlo k mrknutí či ne. Jsou zde také popsány různé pomocné prostředky pro zpracování číslicového obrazu. V závěru práce je popsána praktická realizace některých zmínění metod, tedy realizace algoritmu detekující mrkající oční pár.
|
|
|
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".
|
|
|
Rozpoznání paralingvistických signálů v řečovém projevu
Mašek, Jan ; Míča, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tento dokument popisuje tři metody pro klasifikaci paralingvistických výrazů jako smích a pláč z každodenních rozhovorů analýzou zvukového signálu. Pro tento účel byla vytvořena databáze nahrávek. Protože se dnes často setkáváme i s hudbou, byly do databáze začleněny i stavy: řeč, hudba, hudba se zpěvem a řeč s hudbou v pozadí. Extrakce příznaků, redukce příznaků a klasifikace jsou společné kroky v rozpoznání pro všechny tři popsané metody. Rozdíl metod spočívá v samotné klasifikaci. První metoda využívá přímého přístupu a klasifikuje všechny třídy najednou. Druhá metoda využívá postupnou klasifikaci ve stromové struktuře, která se skládá z pěti dílčích klasifikátorů. Poslední metoda využívá klasifikaci každé z dvojic tříd samostatně. Nejlepší příznaky pro každou z dílčích klasifikací byly identifikovány využitím statistické metody F-poměru a pro každou klasifikaci byly použity Gaussovy smíšené modely.
|
|
|
Určení věku a pohlaví mluvčích
Rendek, Tomáš ; Pfeifer, Václav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním pohlaví a věku mluvčích. Úvodem ozřejmuje praktické využití takýchto aplikací a obeznamuje s dostupnými řešeními. Teoreticky úvod se blíže věnuje příznakům použitých při klasifikaci, klasifikátorům, redukčním metodám a řečovým databázím, které využíváme při jednotlivých experimentech. Praktická část práce se věnuje struktuře rozpoznávače implementovaného do nástroje Emotional a v dvou samostatných kapitolách popisuje jednotlivých experimenty. V experimentech odhadu pohlaví jsme zkoumali, jak velký vplyv může mít věk mluvčího a přítomnost emoce na správný odhad. Zbylé experimenty se zabírali vhodností klasifikátorů GMM a k-NN pro konkrétny typ úlohy a metodami redukce příznaků. Experimenty odhadu věku se týkali klasifikace do čtyř věkových tříd, přičemž opět byli v roli klasifikátorů použitý GMM a k-NN. V experimentech byli použitý jak segmentální tak i suprasegmentální příznaky.
|
|
|
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.
|
|
|
Řešení složitých problémů s využitím evolučních algoritmů
Belovič, Boris ; Atassi, Hicham (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Složitý problém je úloha, u které počet možných řešení roste s počtem parametrů exponenciálně nebo faktoriálně. Za použití klasických metod trvá nalezení řešení neúměrně nebo nekonečně dlouho. Do množiny složitých úloh patří i predikce signálu. U takovéhoto signálu není znám žádný vztah popisující jeho vývoj, k dispozici je pouze časová řada nebo grafické vyjádření. Řešení pomocí genetických algoritmů spočívá v nalezení opakujících se vzorů a trendů z minulosti a jejich následném použití pro předpovídání budoucího vývoje. Predikce je prováděna pomocí implikačních pravidel ve tvaru jestliže/pak. Tato pravidla se skládají z podmínkové části a z výsledkové části. Každé pravidlo je reprezentováno jedním chromozomem v populaci. Populace pravidel se porovnává s historickým vývojem signálu. Následně jsou jednotlivá pravidla ohodnocena podle úspěšnosti a vstupují do simulované evoluce. Výsledkem evoluce je skupina pravidel, obsahující nejvýraznější vzory a trendy. Tato pravidla jsou následně validována na validační množině. Aplikace je implementována v programovacím jazyku JAVA.
|
host ::
RSS.