|
|
Detekce logopedických vad v řeči
Pešek, Milan ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací softwarového nástroje pro detekci logopedických vad v řeči. Jelikož je třeba odhalit logopedické vady v řeči co nejdříve, je tento nástroj zaměřen na mluvčí dětského věku. Úvodem text popisuje teorii vytváření řeči, modelování vytváření řeči pro její číslicové zpracování, fonetiku, logopedii a základní logopedické vady v řeči. Dále jsou popsány použité metody pro extrakci příznaků, pro segmentaci slov na hlásky a pro klasifikaci příznaků do tříd vadné a správné výslovnosti. V závěru textu jsou uvedeny výsledky testování vybraných metod. K rozpoznání logopedických vad v řeči jsou použity algoritmy pro extrakci příznaků MFCC (Melovské kepstrální koeficienty) a PLP (Perceptivní lineární predikce). Segmentace slova na hlásky je provedena pomocí metody sledování rozdílnosti příznaků. Extrahované příznaky hlásky jsou klasifikovány do tříd vadné nebo správné výslovnosti jednou z testovaných metod rozpoznání vzoru. Pro klasifikaci příznaků jsou testovány metody k-NN (Algoritmus k-nejbližších sousedů), SVM (Algoritmy podpůrného učení), ANN (Umělé neuronové sítě) a GMM (Smíšené Gaussovy modely).
|
|
|
Detekce logopedických vad v řeči
Pešek, Milan ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací softwarového nástroje pro detekci logopedických vad v řeči. Jelikož je třeba odhalit logopedické vady v řeči co nejdříve, je tento nástroj zaměřen na mluvčí dětského věku. Úvodem text popisuje teorii vytváření řeči, modelování vytváření řeči pro její číslicové zpracování, fonetiku, logopedii a základní logopedické vady v řeči. Dále jsou popsány použité metody pro extrakci příznaků, pro segmentaci slov na hlásky a pro klasifikaci příznaků do tříd vadné a správné výslovnosti. V závěru textu jsou uvedeny výsledky testování vybraných metod. K rozpoznání logopedických vad v řeči jsou použity algoritmy pro extrakci příznaků MFCC (Melovské kepstrální koeficienty) a PLP (Perceptivní lineární predikce). Segmentace slova na hlásky je provedena pomocí metody sledování rozdílnosti příznaků. Extrahované příznaky hlásky jsou klasifikovány do tříd vadné nebo správné výslovnosti jednou z testovaných metod rozpoznání vzoru. Pro klasifikaci příznaků jsou testovány metody k-NN (Algoritmus k-nejbližších sousedů), SVM (Algoritmy podpůrného učení), ANN (Umělé neuronové sítě) a GMM (Smíšené Gaussovy modely).
|
host ::
RSS.