|
|
Detekce alkoholu v řečovém signálu
Kupka, Petr ; Holčík, Jiří (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Diplomová práce Detekce alkoholu v řečovém signálu nejdříve popisuje vliv alkoholu na lidský organismus. Další část se zabývá způsobem, jakým se dají získat parametry, kterými se popisuje řečový signál. Stručně pohlíží na dřívější práce a patenty zabývající se detekcí alkoholu v řečovém signálu. V poslední části se zabývá popisem získání hlasové databáze alkoholické řeči. Popsána analýza je implementována do aplikace, která umožňuje vykreslit změny parametrů hlasu při intoxikaci.
|
|
|
Určování základního hlasového tónu
Matuštík, Daniel ; Tučková, Jana (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou určování základního tónu lidského hlasu. V práci jsou vypsány a aplikovány některé metody pro určování základního tónu a metody předzpracování a závěrečné zpracování signálu po aplikaci funkcí pro určení frekvence základního řečového tónu v grafickém uživatelském prostředí.
|
|
|
Lineární predikční a kepstrální syntéza řečového signálu v systému TTS
Mekyska, Jiří ; Stejskal, Vojtěch (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá lineární predikční a kepstrální syntézou řečového signálu v systémech TTS (Text-to-Speech) s možností modelování prozodie. Je zde uveden popis řečového signálu v akustické a fonetické rovině, princip tvorby řeči a způsob znázornění řečového signálu v časové a kmitočtové oblasti. Dále je zde uvedena bloková stavba TTS systémů, přičemž každý blok je zvlášť detailně popsán. V práci je také popsána problematika modelování prozodie pomocí tří nejdůležitějších suprasegmentálních rysů (základní tón, trvání a intenzita řeči). Na konci je proveden návrh a realizace univerzálního českého TTS systému, který je založen na syntéze řeči v kmitočtové oblasti. Tento systém je implementován v programu MATLAB.
|
|
|
Ukázkový systém na rozpoznávání mluvčích
Šústek, Martin ; Šebesta, Vladimír (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Ve své diplomové práci se věnuje problému rozpoznávání mluvčích. V textu je popsána základní teorie k tomuto tématu, návrh a realizace systému pro rozpoznávání tří mluvčích. V teorii se zabývám výpočtem parametrů pro rozpoznávání mluvčích. Program pro rozpoznávání je vytvořen v Matlabu jako samostatná aplikace. Program je napsán dvojjazyčně česky a anglicky. Pro správnou funkci systému potřebujeme mít mikrofon a zvukovou kartu v počítači s operačním systém Windows.
|
|
|
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".
|
|
|
Konverze hlasu
Brukner, Jan ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Práce se věnuje konverzi hlasu. Tedy metodě, ve které se snažíme modifikovat řečové parametry zdrojového mluvčího na cílového. V práci je nejdříve popsána Voice Conversion Challenge (VCC), ve které se účastníci snažili vytvořit co nejlepší systém pro konverzi hlasu. V další části jsou analyzovány komponenty baseline systému použitého ve VCC. Poté jsou navrženy úpravy, které mohou zlepšit kvalitu konvertovaného hlasu. Následně je stručně popsána implementace těchto úprav a vyhodnoceny výsledky změn. V závěru je část věnována dalším možnostem vylepšení konverze hlasu.
|
|
|
Automatické rozpoznávání emočních stavů člověka na základě analýzy řečového projevu
Pfeifer, Leon ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá charakteristikou metod pro analýzu emočních stavů člověka. Práci lze rozdělit do tří částí. V první je charakterizován řečový projev z fonetického a psychologického aspektu. V druhé části jsou zpracovány analyzované metody a věci související (předzpracování signálu, řečový detektor). Pro výpočet základního tónu řeči byla použita metoda centrálního klipování, další použitou metodou je analýza na základě formantových frekvencí a poslední metoda určování počtu vrcholů a rovin. Ve třetí části jsou zpracovány výsledky měření provedené jednotlivými metodami Vyhodnocováno zde bylo pět různých emočních stavů: neutralita, vztek, radost, smutek a překvapení. Jsou zde vyobrazeny a diskutovány výsledky pro každou metodu.
|
|
|
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.
|
|
|
Detekce alkoholu v řečovém signálu
Kupka, Petr ; Holčík, Jiří (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Diplomová práce Detekce alkoholu v řečovém signálu nejdříve popisuje vliv alkoholu na lidský organismus. Další část se zabývá způsobem, jakým se dají získat parametry, kterými se popisuje řečový signál. Stručně pohlíží na dřívější práce a patenty zabývající se detekcí alkoholu v řečovém signálu. V poslední části se zabývá popisem získání hlasové databáze alkoholické řeči. Popsána analýza je implementována do aplikace, která umožňuje vykreslit změny parametrů hlasu při intoxikaci.
|
|
|
Konverze hlasu
Brukner, Jan ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Práce se věnuje konverzi hlasu. Tedy metodě, ve které se snažíme modifikovat řečové parametry zdrojového mluvčího na cílového. V práci je nejdříve popsána Voice Conversion Challenge (VCC), ve které se účastníci snažili vytvořit co nejlepší systém pro konverzi hlasu. V další části jsou analyzovány komponenty baseline systému použitého ve VCC. Poté jsou navrženy úpravy, které mohou zlepšit kvalitu konvertovaného hlasu. Následně je stručně popsána implementace těchto úprav a vyhodnoceny výsledky změn. V závěru je část věnována dalším možnostem vylepšení konverze hlasu.
|
host ::
RSS.