|
|
Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity
Jileček, Jan ; Černocký, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
V této práci zkoumám snímač mozkové aktivity OpenBCI Ultracortex IV EEG ve formě headsetu, problematiku nahrávání EEG dat, neurofeedbacku a metody strojového učení z nasbíraných dat mozkové aktivity sensorimotorické části mozku, ve které sleduji EEG signatury záměru pro pohyb levé a pravé ruky. Výstupem je několik datových sad pro trénování a testování, nástroj pro sběr dat mozkové aktivity, demo neurofeedback aplikace a statistické údaje vycházející z analýzy nasbíraných dat. Čerpám zde z existujících výzkumů, se kterými porovnávám dosažené výsledky. Použité metody a jejich úspěšnost popíšu a vyhodnotím jejich efektivitu.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with codec detection from compressed speech signal. The primary goal was to identify which features distinguish selected codecs, and then create an environment facilitating experiments with various types of classifiers and their configurations. Support vector machines and neural networks, modeled using the Keras library, were used. The main contribution of this work is the experimental part, in which the effects of the neural networks parameters are discussed. After tuning the parameters and finding their optimal values, the network achieved accuracy over 98% on a test set comprising data from six different codecs.
|
|
|
Analýza a klasifikace dat ze snímače mozkové aktivity
Jileček, Jan ; Černocký, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
V této práci zkoumám snímač mozkové aktivity OpenBCI Ultracortex IV EEG ve formě headsetu, problematiku nahrávání EEG dat, neurofeedbacku a metody strojového učení z nasbíraných dat mozkové aktivity sensorimotorické části mozku, ve které sleduji EEG signatury záměru pro pohyb levé a pravé ruky. Výstupem je několik datových sad pro trénování a testování, nástroj pro sběr dat mozkové aktivity, demo neurofeedback aplikace a statistické údaje vycházející z analýzy nasbíraných dat. Čerpám zde z existujících výzkumů, se kterými porovnávám dosažené výsledky. Použité metody a jejich úspěšnost popíšu a vyhodnotím jejich efektivitu.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with codec detection from compressed speech signal. The primary goal was to identify which features distinguish selected codecs, and then create an environment facilitating experiments with various types of classifiers and their configurations. Support vector machines and neural networks, modeled using the Keras library, were used. The main contribution of this work is the experimental part, in which the effects of the neural networks parameters are discussed. After tuning the parameters and finding their optimal values, the network achieved accuracy over 98% on a test set comprising data from six different codecs.
|
host ::
RSS.