|
|
Rozpoznávání objektů a gest v obraze
Johanová, Daniela ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest ve videu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která by umožnila pomocí obyčejné webové kamery rozpoznávání malého množství gest za účelem ovládání počítače. Pro tento účel bylo použito vybraných metod pro získávání deskriptorů z obrazu, pro sledování určitých oblastí ve videu a strojového učení.
|
|
|
Klasifikace akustických signálů
Pospíšil, Aleš ; Balík, Miroslav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na problematiku automatické klasifikace hudebních žánrů. Nejprve je hodnocen současný stav řešení problému s odkazem na již vytvořené studie a získané poznatky jsou využity k vlastní práci. Předmětem řešení problému je shrnutí použitelných hudebních příznaků a také klasifikačních metod jako neuronové sítě a k-nejbližší soused. Vybrané klasifikační třídy jsou vážná hudba, elektro, jazz a rock. Výsledkem bakalářské práce je systém pro automatické rozpoznání hudebních žánrů, který bude použitelný a uživatelsky přístupný. Dosažené rozpoznavací výsledky do jisté míry respektují schopnosti lidského organismu právě hudební žánry rozpoznat.
|
|
|
Robustní detekce klíčových slov v řečovém signálu
Vrba, Václav ; Sysel, Petr (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce je rozdělena do dvou částí teoretické a praktické. V teoretické části je zaměřena na metody analýzy a rozpoznání řečových signálů. V praktické části byl vytvořen systém pro rozpoznávání izolovaných slov v prostředí Matlab nezávislý na mluvčím zvlášť pro muže a ženy. Dále byly vytvořeny dvě řečové databáze pro využití v kokpitu a proběhlo testování a evaluace včetně vlivu přidaného šumu.
|
|
|
Rozpoznávání izolovaných slov
Vodička, Radek ; Křupka, Aleš (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení se s metodami rozpoznávání izolovaných slov. V teoretické části je osvětlení základních principů těchto metod a v praktické části je vytvořen program, který z těchto metod vychází. Pro rozpoznávání izolovaných slov jsou použity skryté Markovovy modely (HMM), pro získání rozhodovacích příznaků je zvolena kepstrální analýza.
|
|
|
Rozpoznávání řeči s pomocí nástroje Sphinx-4
Kryške, Lukáš ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hledáním efektivní techniky pro strojové rozpoznávání řeči, konkrétně pak strojovým přepisem mluvené řeči do textu a následným hledáním klíčových slov. Toto řešení lze následně použit pro analýzy telefonních hovorů nebo jiné podobné aplikace. Celá diplomová práce se věnuje nástroji Sphinx-4 pro strojové rozpoznávání řeči, který využívá k popisu akustických modelů skrytých Markovových modelů (HMM – Hidden Markov Model). Práce detailně vysvětluje, jak takové modely připravit pro nový jazyk nebo dialekt jazyka a jak tyto modely softwarově implementovat v jazyce Java.
|
|
|
Moderní metody multimediálního vyučování
Mazal, Zdeněk ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Pfeifer, Václav (vedoucí práce)
Obsahem práce je shrnutí výhod a nevýhod e-learningu, další část se zabývá problematikou vyhledáváním klíčových slov ve zvukových záznamech, kde je přehled používaných metod, fungujících vyhledávačů, jejich rozdělení a možnosti využití. Obsahuje také návrh, realizaci a výsledky úspěšnosti jednoduchého vyhledávače slov ve zvukovém záznamu programovaného v prosředí Matlab.
|
|
|
Dekodér pro systém detekce klíčových slov
Krotký, Jan ; Míča, Ivan (oponent) ; Pfeifer, Václav (vedoucí práce)
Práce seznamuje čtenáře se základními vlastnostmi rozpoznávání lidské řeči, popisuje systémy pro detekci klíčových slov a blíže se věnuje návrhu jednotlivých bloků dekodéru rozdělených do tří kapitol. První z nich popisuje operace, které jsou se signálem prováděny před rozdělením na rámce, i samotnou segmentaci. Druhá kapitola popisuje výpočet krátkodobé energie, počtu průchodů nulou a výpočet autokorelačních, predikčních a Melovských kepstrálních koeficientů. Třetí kapitola, která se zabývá návrhem bloku dekodéru, popisuje rozpoznávání pomocí metody dynamického borcení času a metody založené na skrytých Markovových modelech. V závěrečné části práce je popsán návrh dekodérů pracujících s plynulou řeči a návrh jednoduchého dekodéru pracujícího s izolovanými slovy, který je na základě předcházejících kapitol sestrojen a otestován.
|
|
|
Rozpoznávání řeči (číslice)
Kantar, Martin ; Minář, Petr (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
V bakalářské práci vysvětluji, jak samotná řeč vypadá a co jí ovlivňuje. Zmiňuji zde nejčastěji používané metody, kterými si řečové signály můžeme připravit pro rozpoznávání. Na názorných příkladech ukazuji, na jakých principech dnešní rozpoznávače řeči pracují, jaké mají výhody a nevýhody. Pro metodu založenou na učení neuronových sítí jsem vytvořil v prostředí Matlabu řečový rozpoznávač číslovek 0-9.
|
|
|
Automatické rozpoznávání zpěvu ptáků
Břenek, Roman
Diplomová práce se zabývá metodami automatického rozpoznávání ptačích druhů na základě jejich zpěvu. Nejprve jsem definoval databázi na-hrávek, pro kterou jsem vytvořil referenční data. Také jsem hledal vhodné příznaky, kterými bych zachytil klíčové charakteristiky ptačího zpěvu. Rozhodl jsem se využít HFCC koeficienty, jejichž výpočet v práci popisuji. Dále se zabývám výstavbou systému VAD, pomocí kterého rozděluji nahrávky na úseky ticha a zpěvu. Tento systém je založený na algoritmu kNN. V poslední fázi popisuji systém založený na skrytých Markovových modelech, který dokáže z úseků zpěvu rozpoznat konkrétní ptačí druh.
|
|
| |
host ::
RSS.