|
|
Rozpoznání typu přenosového kanálu z řečového signálu
Kopřiva, Tomáš ; Burget, Radim (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním pěti odlišných řečových přenosových kanálů. Použité kanály jsou: GSM, dva PSTN a dva VoIP kanály. Pro účely testování a trénování je vytvořena pro přenosové kanály řečová databáze SPLAB_TranCh. Řečové nahrávky z tohoto korpusu pochází z databáze TIMIT a každá promluva prošla každým přenosovým kanálem. Hlavním cílem práce je nalezení optimálních příznaků a klasifikátorů, které poskytují nejvyšší úspěšnost klasifikace. Je vyzkoušeno několik typů příznaků, včetně MFCC, LPCC a spektrálních charakteristik. Nejlepší suprasegmentální příznaky byly určeny algoritmem mRMR. Také bylo otestováno několik klasifikátorů. Výsledky ukazují, že rozpoznání přenosových kanálů může být realizováno s vysokou úspěšností (okolo 90 %). Práce také zkoumá vliv zkreslení, které může nastat během přenosu, na úspěšnost klasifikace. Jsou uvažovány následující typy zkreslení: saturace, prahování, ozvěna, praskání a vliv filtrů a různých barev šumů.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznání typu přenosového kanálu z řečového signálu
Kopřiva, Tomáš ; Burget, Radim (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním pěti odlišných řečových přenosových kanálů. Použité kanály jsou: GSM, dva PSTN a dva VoIP kanály. Pro účely testování a trénování je vytvořena pro přenosové kanály řečová databáze SPLAB_TranCh. Řečové nahrávky z tohoto korpusu pochází z databáze TIMIT a každá promluva prošla každým přenosovým kanálem. Hlavním cílem práce je nalezení optimálních příznaků a klasifikátorů, které poskytují nejvyšší úspěšnost klasifikace. Je vyzkoušeno několik typů příznaků, včetně MFCC, LPCC a spektrálních charakteristik. Nejlepší suprasegmentální příznaky byly určeny algoritmem mRMR. Také bylo otestováno několik klasifikátorů. Výsledky ukazují, že rozpoznání přenosových kanálů může být realizováno s vysokou úspěšností (okolo 90 %). Práce také zkoumá vliv zkreslení, které může nastat během přenosu, na úspěšnost klasifikace. Jsou uvažovány následující typy zkreslení: saturace, prahování, ozvěna, praskání a vliv filtrů a různých barev šumů.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.