|
|
Přímé sestavování genomových signálů ze sekvenace nanopórem
Karmazinová, Inna ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Sedlář, Karel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá hledáním překryvů mezi signály ze sekvenace nanopórem z přístroje MinION verze R9. Teoretická část se věnuje metodám sestavování genomu – hladovým algoritmům, dále grafovým overlap-layout-consensus (OLC) a de Bruijnovým grafům. Novým přístupem je sekvenování nanopórem a sestavování genomu z těchto dat. Oxford Nanopore Technologies představili přístroj MinION, který zjednodušuje sekvenování s využitím změny proudu při průchodu DNA nanopórem. Chybovost přístroje je stále vysoká, problém nastává při překladu signálu do nukleotidů. S využitím rozdílového signálu, případně i dynamického borcení časové osy, je možné nalézt překryvy mezi jednotlivými signály. Sestavování genomu s využitím původního signálu z MinION, by mohlo zlepšit přesnost metody.
|
|
|
Dynamické programování v oblasti biosignálů
Procházka, Petr ; Kolářová, Jana (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje metodu Dynamického borcení časové osy (DTW), která je použita pro detekci extrasystol v signálech EKG. V práci je popsáno několik postupů získání referenčního cyklu. Tyto postupy jsou aplikovány na celé srdeční cykly, nebo pouze na komplexy QRS. Následně jsou tyto postupy porovnány s výsledky shlukové analýzy.
|
|
|
Identifikace osob pomocí otisku hlasu
Mekyska, Jiří ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá textově závislým rozpoznáváním řečníků v systémech, kde existuje pouze omezené množství trénovacích vzorků. Pro účel rozpoznávání je navržen otisk hlasu založený na různých příznacích (např. MFCC, PLP, ACW atd.). Na začátku práce je zmíněn způsob vytváření řečového signálu. Některé charakteristiky řeči, důležité pro rozpoznávání řečníků, jsou rovněž zmíněny. Další část práce se zabývá analýzou řečového signálu. Je zde zmíněno předzpracování a také metody extrakce příznaků. Následující část popisuje proces rozpoznávání řečníků a zmiňuje způsoby ohodnocení používaných metod: identifikace a verifikace řečníků. Poslední teoreticky založená část práce se zabývá klasifikátory vhodnými pro textově závislé rozpoznávání. Jsou zmíněny klasifikátory založené na zlomkových vzdálenostech, dynamickém borcení časové osy, vyrovnávání rozptylu a vektorové kvantizaci. Tato práce pokračuje návrhem a realizací systému, který hodnotí všechny zmíněné klasifikátory pro otisk hlasu založený na různých příznacích.
|
|
|
Automatic speech recordings segmentation tool
Santa, Roman ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Kováč, Daniel (vedoucí práce)
Automatic Segmentation tool processes recordings in order to extract voiced parts. It is important for further speech analysis to work only with extracted speech and not noise. For analysis of the difference between syllables of patients with parkinson disease and heatlhy ones, this segmentation tool should help with processing recordings. Goal of this thesis is to implement and test voice detectors with Google WebRTC detector and pick the best speech detector with minimal error rate. Also, develop a segmentation tool for given recordings and test voice recognition with dymanic time warping. Database from the Brain Diseases Analysis Laboratory was used. It contains czech and hungarian recordings with equal number of male and female as well as heathy and diseased patients. Energy detector performed as the best detetor in the tests. There was no significant difference in error rates between male and female or healthy and diseased patients. Recordings with lower Signal-to-Noise ratio were harder to process with an error rate starting at 12\%. Based on the results, new detector for the segmentation tool was proposed to process examined recordings. Finally, dynamic time warping algorithm was tested with mel frequency cepstral coefficients to recognize similarities between speakers.
|
|
|
Rozpoznávací metody v oblasti biosignálů
Juračka, Zdeněk ; Vítek, Martin (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na studium rozpoznávacích metod používaných v oblasti zpracování jednorozměrných signálů. Rozpoznávacích metod je celá řada, v této práci je stručně popsán princip některých z nich (umělé neuronové sítě, fuzzy systémy, expertní systémy a rozhodovací stromy). Pro zpracování signálů dostupných z databáze ÚBMI byla zvolena metoda Dynamického borcení časové osy (DTW - Dynamic Time Warping). Lze ji využít jako metodu nelineárního zpracování signálů. Výsledkem této metody je stanovení míry podobnosti dvou porovnávaných posloupností na základě výpočtu jejich vzdálenosti. Jedním z důvodů pro výběr této metody byla možnost zpracování posloupností různých délek. V práci je vysvětlen princip metody, způsob výpočtu vzdálenosti dvou vstupních posloupností a metoda nalezení cesty DTW. Ukázka činnosti metody byla provedena na náhodně zvolených číslech a na sadě simulovaných signálů. Metoda byla aplikována na signály EKG a akční potenciály zaznamenané na izolovaném králičím srdci. Pomocí DTW byly hodnoceny tvarové změny těchto signálů v opakujících se fázích experimentu označovaných jako ischemie a reperfuze. Na základě výsledků vypočítaných vzdáleností pomocí DTW byly na signálech EKG rozpoznávány a do jednotlivých fází experimentu, podle minimální vzdálenosti, zařazovány vybrané srdeční cykly. Měřítkem hodnotícím tuto metodu klasifikace bylo určení senzitivity. Ta dosáhla hodnoty 65%. Kromě zařazování jednotlivých srdečních cyklů k fázím experimentu byl algoritmus DTW vyzkoušen na přiřazování vybraného srdečního cyklu k odpovídající minutě záznamu ve vybrané fázi experimentu. Zde dosáhla senzitivita hodnoty 68,3%. Na signálech AP byla pomocí DTW sledována přítomnost pohybového artefaktu. Zde se tato metoda uplatnila lépe na signálech měřených ve fázích ischemie. Současně s výše uvedenou tematikou jsou v rámci práce řešeny otázky vzniku, šíření, snímání, následného zpracování a rozměřování elektrických projevů srdeční činnosti označovaných jako signály EKG a akční potenciály.
|
|
|
Nástroj pro simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby
Švejcar, Michael ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvoření programu umožňujícího simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby a plynulého přepínání mezi nimi. K těmto účelům byl použit App Designer v prostředí MATLAB, jenž je určen k vývoji aplikací s grafickým uživatelským rozhraním. Pro vývoj aplikace bylo klíčové zejména použití dostupných toolboxů spolu s algoritmy pro výpočet víceúrovňového dynamického borcení časové osy. Výsledný přehrávač IntSwitcher umožňuje uživateli načíst dvě nahrávky interpretací jedné skladby. Ze vstupních souborů jsou nejprve vypočteny chromagramy, které jednotlivé nahrávky charakterizují z hlediska tónového vývoje v čase. Následně je na chromagramy aplikována metoda víceúrovňového dynamického borcení časové osy, jejímž výstupem je optimální cesta. Jedná se o matici, ve které jsou k sobě přiřazeny hudebně korespondující vzorky načtených audio souborů s rozlišením 50 ms. Dle této závislosti je během přehrávání určována korespondující časová pozice aktuálně neaktivní stopy, společně s pozicí jejího posuvníku. V případě přepnutí přehrávané nahrávky tedy začne druhá stopa hrát ve stejné části skladby, i pokud se tato část nachází v rozdílných časech jednotlivých nahrávek. Výsledná aplikace se jeví jako užitečný nástroj ke studování rozdílů mezi různými interpretacemi stejného hudebního díla.
|
|
|
Metoda dynamického borcení časové osy v oblasti zpracování biosignálů
Novobilský, Petr ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje metodu dynamického borcení časové osy (DTW), kterou lze využít jako nelineární metodu pro zpracování signálů. V oblasti zpracování biomedicínských signálů lze touto metodou sledovat tvarové změny. V práci je popsán princip metody a postup nalezení cesty DTW. Metoda je aplikována na sadu čísel v ukázkové verzi programu, na soubor simulovaných signálů a signály elektrokardiogramů (EKG). Záznamy srdečních cyklů byly popsány v časové, frekvenční a časově frekvenční oblasti a následně podrobeny algoritmu DTW. Zpracovávané signály EKG byly získány z experimentů provedených na Masarykově univerzitě, jejichž cílem bylo odhalit vliv napěťově-citlivého barviva na srdeční tkáň. Výsledky použité metody hodnotí míru odlišnosti EKG signálů získaných v jednotlivých fázích experimentu. Při vyhodnocení byly sledovány změny v průběhu fáze aplikace napěťově-citlivého barviva a fáze vymývání vůči kontrole. Odlišnost zpracovávaného souboru signálů se potvrdila při zpracování v časové oblasti (37,5 %), ve frekvenční oblasti (75 %) a v časově frekvenční oblasti (25 %). Díky malému souboru dat však nebylo možné jednoznačně prokázat působení barviva na srdeční tkáň a stanovit mezní hodnotu minimální vzdálenosti algoritmu DTW pro klasifikaci jednotlivých srdečních cyklů elektrokardiogramu. Při analýze většího souboru dat se předpokládá projevení trendu nárůstu odlišnosti srdečních cyklů EKG ve fázi barvení vůči fázi promývání.
|
|
|
Vyhodnocení příbuznosti organismů pomocí číslicového zpracování genomických dat
Škutková, Helena ; Tkacz, Ewaryst (oponent) ; Schwarz,, Daniel (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Tato dizertační práce se zabývá alternativními přístupy k analýze genetické informace organismů. V teoretické části práce jsou představeny dva odlišné přístupy vyhodnocení příbuznosti organismů na základě podobnosti jejich genetické informace obsažené v sekvenci DNA. Jedním z nich je dnes standardizovaný postup fylogenetické analýzy znakového zápisu sekvencí DNA. Přestože je tento postup poměrně výpočetně náročný kvůli potřebě mnohonásobného zarovnání DNA sekvencí, umožňuje stanovit podobnost jak globálně celých sekvencí DNA, tak lokalizovat jen konkrétní homologie v nich. Druhým přístupem jsou alternativní techniky klasifikace sekvencí DNA ve formě numerického vektoru reprezentujícího charakteristický rys obsažené genetické informace. Tyto metody označované jako „alignment-free“ umožňují velmi rychlé vyhodnocení globální podobnosti sekvencí DNA, numerickou konverzí však ztrácejí možnost vyhodnotit lokální změny v sekvencích. V praktické části je pak představena nová metoda klasifikace numerických reprezentací DNA kombinující výhody obou uvedených přístupů. Z numerických reprezentací DNA jsou zvoleny jen reprezentace mající 1D signálu podobný charakter, tzn. obsahující specifický trend vyvíjející se podél osy x. Hlavním předpokladem je taxonomická specifičnost těchto genomických signálů. Praktická část práce se zabývá vytvořením vhodných nástrojů pro číslicové zpracování genomických signálů umožňující vyhodnocení vzájemné podobnosti taxonomicky specifických trendů. Na základě vyhodnocené vzájemné podobnosti genomických signálů je provedena klasifikace formou dendrogramu, jež je obdobou fylogenetických stromů využívaných ve standardní fylogenetice.
|
|
|
Systém pro nalezení duplikátů nahrávek na základě audio informace
Švejcar, Michael ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami pro rozpoznání hudebních duplikátů v databázi souborů. Problém tkví v tom, že soubory hudebních duplikátů nemusí být vždy zcela shodné - mohou se lišit například v kvalitě či obsaženém potlesku na konci jedné z nahrávek. Cílem bylo navrhnout a implementovat systém, který shodné nahrávky identifikuje, vzájemně k sobě přiřadí a zapíše do výstupního souboru. Systém by měl být dostatečně robustní vůči již zmíněným drobným rozdílům mezi duplikáty, zároveň by měl být natolik přesný, aby nedocházelo k chybnému přiřazení vzájemně neshodných nahrávek. K těmto účelům byl použit programovací jazyk Python společně s dostupnými knihovnami pro výpočet chromagramů, techniky Image Hashing a různých variant algoritmu dynamického borcení časové osy. V rámci výsledného systému byly implementované tři různé metody, lišící se v jejich přesnosti a výpočetní náročnosti. Metody byly následně otestované na předem připraveném datasetu a na základě získaných výsledků byly vytvořeny čtyři různé úrovně přednastavené přesnosti výsledného systému. Výsledný systém se jeví jako vysoce přesný a zároveň robustní vůči nahrávkám, které jsou si velmi podobné, nikoli však shodné, jako je tomu u různých interpretací stejné skladby.
|
|
|
Systém pro nalezení duplikátů nahrávek na základě audio informace
Švejcar, Michael ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami pro rozpoznání hudebních duplikátů v databázi souborů. Problém tkví v tom, že soubory hudebních duplikátů nemusí být vždy zcela shodné - mohou se lišit například v kvalitě či obsaženém potlesku na konci jedné z nahrávek. Cílem bylo navrhnout a implementovat systém, který shodné nahrávky identifikuje, vzájemně k sobě přiřadí a zapíše do výstupního souboru. Systém by měl být dostatečně robustní vůči již zmíněným drobným rozdílům mezi duplikáty, zároveň by měl být natolik přesný, aby nedocházelo k chybnému přiřazení vzájemně neshodných nahrávek. K těmto účelům byl použit programovací jazyk Python společně s dostupnými knihovnami pro výpočet chromagramů, techniky Image Hashing a různých variant algoritmu dynamického borcení časové osy. V rámci výsledného systému byly implementované tři různé metody, lišící se v jejich přesnosti a výpočetní náročnosti. Metody byly následně otestované na předem připraveném datasetu a na základě získaných výsledků byly vytvořeny čtyři různé úrovně přednastavené přesnosti výsledného systému. Výsledný systém se jeví jako vysoce přesný a zároveň robustní vůči nahrávkám, které jsou si velmi podobné, nikoli však shodné, jako je tomu u různých interpretací stejné skladby.
|
host ::
RSS.