|
|
Generátor neuronových sítí pro potřeby měření podobnosti obrazu
Hipča, Tomáš ; Kolařík, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací automatického softwarového generátoru dopředných neuronových sítí pro klasifikaci obrazu. Teoretická část práce objasňuje pojmy jako neuronová síť nebo formální neuron. Dále práce prezentuje rozdělení neuronových sítí na základě typu jejich architektury sítě a stylu učení. Práce se zaměřuje na konkrétní typ neuronových sítí, a sice sítě konvoluční. Jsou prezentované vybrané výzkumy z~této oblasti. Následují informace o~implementaci použité v~praktické části práce, tedy jaký byl zvolen programovací jazyk a který aplikační rámec byl použit. Stejně tak je obsahem stručný popis implementace, přehled implementovaných vrstev neuronové sítě, zvolená databáze fotografií a postup testování sítí. Výsledky toho testování jsou prezentovány a příslušně okomentovány.
|
|
|
Porovnání analýzy řečového signálu v závislosti na věku a pohlaví mluvčího
Báňa, Josef ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Obsah této práce je zaměřen na analýzu věku a pohlaví. Dále pak byli zkoumány vhodnosti příznaků a vhodnost jejich použití při klasifikaci mluvčích. Je v ní pojednáno o základní teorii řečového signálu a problematice zobrazení a zpracování řeči. Je zde popsán volně dostupný program Praat, kterým se používá pro řečovou analýzu. Zaměřili jsme se na suprasegmentální příznaky řeči. Dále je zde popsána teorie příznaků které byly pro práci zvoleny. Prvním z kroků v této práci bylo získání dostatečného počtu promluv (nahráváním) od mluvčích různého věku a pohlaví. Řečový korpus je poměrně obsáhlý. Mluvčí byli rozděleni do šesti věkových skupin. Dále byly nahrávky zpracovány v programu Praat. Průměrné hodnoty byly vyneseny do tabulek a sloupcových grafů pro větší přehlednost. Dále bylo vybráno dvanáct nejvhodnějších příznaků podle kritéria kvality. S nimi poté byla provedena analýza zvolených příznaků pro automatické rozpoznávání pohlaví a věku. Příznaky byly při testování po jednom ubírány. Jako klasifikátor pro rozpoznávání byla zvolena neuronová sít. Pro práci se sítí byl zvolen Neural Network Toolbox v programu Matlab. Vytvořené sítě byly použity pro klasifikaci mluvčích na základě věku a pohlaví. Výsledky byly rozebrány v závěru práce.
|
|
|
Generátor neuronových sítí pro potřeby měření podobnosti obrazu
Hipča, Tomáš ; Kolařík, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací automatického softwarového generátoru dopředných neuronových sítí pro klasifikaci obrazu. Teoretická část práce objasňuje pojmy jako neuronová síť nebo formální neuron. Dále práce prezentuje rozdělení neuronových sítí na základě typu jejich architektury sítě a stylu učení. Práce se zaměřuje na konkrétní typ neuronových sítí, a sice sítě konvoluční. Jsou prezentované vybrané výzkumy z~této oblasti. Následují informace o~implementaci použité v~praktické části práce, tedy jaký byl zvolen programovací jazyk a který aplikační rámec byl použit. Stejně tak je obsahem stručný popis implementace, přehled implementovaných vrstev neuronové sítě, zvolená databáze fotografií a postup testování sítí. Výsledky toho testování jsou prezentovány a příslušně okomentovány.
|
|
|
Porovnání analýzy řečového signálu v závislosti na věku a pohlaví mluvčího
Báňa, Josef ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Obsah této práce je zaměřen na analýzu věku a pohlaví. Dále pak byli zkoumány vhodnosti příznaků a vhodnost jejich použití při klasifikaci mluvčích. Je v ní pojednáno o základní teorii řečového signálu a problematice zobrazení a zpracování řeči. Je zde popsán volně dostupný program Praat, kterým se používá pro řečovou analýzu. Zaměřili jsme se na suprasegmentální příznaky řeči. Dále je zde popsána teorie příznaků které byly pro práci zvoleny. Prvním z kroků v této práci bylo získání dostatečného počtu promluv (nahráváním) od mluvčích různého věku a pohlaví. Řečový korpus je poměrně obsáhlý. Mluvčí byli rozděleni do šesti věkových skupin. Dále byly nahrávky zpracovány v programu Praat. Průměrné hodnoty byly vyneseny do tabulek a sloupcových grafů pro větší přehlednost. Dále bylo vybráno dvanáct nejvhodnějších příznaků podle kritéria kvality. S nimi poté byla provedena analýza zvolených příznaků pro automatické rozpoznávání pohlaví a věku. Příznaky byly při testování po jednom ubírány. Jako klasifikátor pro rozpoznávání byla zvolena neuronová sít. Pro práci se sítí byl zvolen Neural Network Toolbox v programu Matlab. Vytvořené sítě byly použity pro klasifikaci mluvčích na základě věku a pohlaví. Výsledky byly rozebrány v závěru práce.
|
host ::
RSS.