|
|
Výzkum moderních artikulačních parametrů pro analýzu hypokinetické dysartrie
Vrba, Filip ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hypokineticou dysartrií, jakožto poruchou motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 70% pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). V práci je navržena a analyzována dvojice nově vytvořených řečových parametrů pro kvantifikaci artikulace při HD. Tyto parametry byly validovány na nahrávkách zdravých řečníků a pacientů s PN. V teoretické části práce jsou popsány konvenční a využité metody zpracování řečových signálů, parametrizace a statistické analýzy. V části realizace systému je popsán praktický návrh nových parametrů a také použité metody jejich statistického zhodnocení pomocí korelační analýzy a strojového učení. Cílem práce je návrh nových řečových parametrů pro diagnostiku HD. Navržený systém byl realizován v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Speaker Recognition Based on Long Temporal Context
Fér, Radek ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This work deals with temporal features for automated speaker recognition. We give overview of currently known temporal feature extraction methods and afterwards, we propose and preliminarily evaluate a general phoneme-level temporal feature extraction scheme based on factor analysis i-vector paradigm. Much effort has been made to reasonably represent temporal context and make speaker recognition systems more robust, namely speech prosody modeling. Our approach does not explicitly model any temporal parameters of speech, rather it uses the occurrence of neighboring frames as a source of temporal information. We test and analyze this method on standard evaluation database NIST SRE 2008. The results indicate, however, that for speaker recognition, no useful gain can be obtained using this technique. We describe and discuss this discovery at the end.
|
|
|
Analýza řečových promluv pro IT diagnostiku neurologických onemocnění
Mekyska, Jiří ; Dostál, Otto (oponent) ; Přibilová, Anna (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem systému analýzy hypokinetické dysartrie, jakožto poruchy motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 90 % pacientů s Parkinsonovou nemocí. Pozornost je zde věnována především parametrizačním technikám, pomocí kterých je možné toto onemocnění diagnostikovat, monitorovat a odhadnout jeho progresi. Dále jsou v práci nalezeny řečové parametry, které nejvíce korelují se subjektivními testy, a pomocí kterých je možné odhadnout hodnoty různých hodnotících škál, jako např. unifikované škály pro hodnocení Parkinsonovy nemoci (UPDRS), či testu kognitivních funkcí (MMSE). V práci je rovněž navržen protokol akvizice dysartrické řeči, který lze v kombinaci s akustickou analýzou použít k odhadu zatížení hypokinetickou dysartrií v oblasti faciokineze, fonorespirace a fonetiky (korelace s 3F testem). Z hlediska parametrizace jsou pak v práci uvedeny zcela nové parametry založené na modulačním spektru, sluchové struktuře, bikepstru, aproximační a vzorkové entropii, empirické modální dekompozici a singulárních bodech. Všechny navržené techniky jsou integrovány do uceleného konceptu systému tak, že je možné jej implementovat v nemocnici a používat k výzkumu či hodnocení tohoto onemocnění.
|
|
|
Akustická analýza vět složitých na artikulaci u pacientů s Parkinsonovou nemocí
Kiska, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem systému analýzy hypokinetické dysartrie, jakožto poruchy motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 90 % pacientů s Parkinsonovou nemocí. Dále je popsána Parkinsonova nemoc a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy nemoci (FCR, VSA, VAI atd.). Pozornost je zde věnována především parametrizačním technikám, pomocí kterých je možné toto onemocnění diagnostikovat, monitorovat a odhadnout jeho progresi. V práci je rovněž popsán protokol akvizice dysartrické řeči, který lze v kombinaci s akustickou analýzou použít k odhadu zatížení hypokinetickou dysartrií v oblasti faciokineze, fonorespirace a fonetiky (korelace s 3F testem). Z hlediska parametrizace jsou pak v práci uvedeny zcela nové parametry založené na metodě RASTA. Analýza je založena na parametrizaci vět složitých na artikulaci. Experimentální soubor dat obsahuje celkem 101 pacientů s PN s různým stádiem progrese a 53 zdravých řečníků. Pro klasifikaci s výběrem parametrů, byla vybrána metoda mRMR.
|
|
|
Hodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řeči
Novotný, Kryštof ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Hypokinetická dysartrie je motorická porucha řeči, často přítomná při průběhu Parkinsonovi nemoci. Postihuje řečové ústrojí včetně artikulačních schopností. Existuje více řečových parametrů popisujících tuto oblast, proto se nabízí zabývat se jejich vzájemným srovnáním. Práce si klade za cíl navrhnout a popsat algoritmus pro výpočet parametrů artikulace, přizpůsobený českému jazyku, a následně porovnat jejich diskriminační sílu. Akustickou analýzu řeči v algoritmu zajišťuje program Praat a pro následné zpracování dat jsou použity základní algoritmy strojového učení jako Expectation-Maximization, Kmeans nebo lineární regrese. Pro vyhodnocení slouží Mann-Whitneyho U test a zástupci lineárních, nelineárních i souhrnných metod strojového učení s využitím křížové validace a vyvážené přesnosti. Výsledkem jsou skripty pro automatické nalezení hran Hellwagova vokalického trojúhelníku, pro výpočet artikulačních parametrů a pro jejich vyhodnocení. Výstupy analýzy dvou různých databází (PARCZ a CoBeN) dokazují, že mezi běžnou a dysartrickou řečí lze skutečně pozorovat rozdíly v artikulaci. Na základě vzájemného srovnávání výsledků je proto v práci navrženo, kterými parametry a modely strojového učení je vhodné se dále v souvislosti s touto problematikou zabývat.
|
|
|
Analýza poruch řeči u osob s rizikem rozvoje onemocnění s Lewyho tělísky
Novotný, Kryštof ; Kováč, Daniel (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Nemoci spadající do rodiny onemocnění s Lewyho tělísky (jedny z nejčastěji se vyskytujících neurodegenerativních poruch) mají shodný patologický základ, ale jednotliví zástupci se liší ve svých klinických projevech. Různá onemocnění více či méně postihují mentální nebo fyzickou stránku pacienta. Tato práce předpokládá, že díky akustické analýze řeči je možné od sebe jednotlivá onemocnění odlišit, protože v mluvě pacientů se specifickými způsoby odráží poruchy kognitivní i motorické stránky člověka. Práce si klade za cíl popsat klinické rysy hlavních zástupců onemocnění s Lewyho tělísky, prozkoumat jejich dopad na řeč, navrhnout charakterizující akustické parametry a následně porovnat jejich diskriminační sílu. Jako vstupní data pro navržený algoritmus jsou použity řečové nahrávky z databází CoBeNa preLBD. Pro následné vyhodnocení slouží deskriptivní statistiky, Mann-Whitneyho U test, FDR korekce a model strojového učení XGBoost s využitím stratifikované křížové validace a vyvážené přesnosti. Výsledkem jsou skripty pro automatizovaný výpočet řečových parametrů z databáze a jejich vyhodnocení. Výstupy analýzy dokazují, že vybraná onemocnění od sebe a od zdravé kontroly lze skutečně rozeznat na základě projevů v řeči, a to již v prodromálních stádiích.
|
|
|
Hodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řeči
Novotný, Kryštof ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Hypokinetická dysartrie je motorická porucha řeči, často přítomná při průběhu Parkinsonovi nemoci. Postihuje řečové ústrojí včetně artikulačních schopností. Existuje více řečových parametrů popisujících tuto oblast, proto se nabízí zabývat se jejich vzájemným srovnáním. Práce si klade za cíl navrhnout a popsat algoritmus pro výpočet parametrů artikulace, přizpůsobený českému jazyku, a následně porovnat jejich diskriminační sílu. Akustickou analýzu řeči v algoritmu zajišťuje program Praat a pro následné zpracování dat jsou použity základní algoritmy strojového učení jako Expectation-Maximization, Kmeans nebo lineární regrese. Pro vyhodnocení slouží Mann-Whitneyho U test a zástupci lineárních, nelineárních i souhrnných metod strojového učení s využitím křížové validace a vyvážené přesnosti. Výsledkem jsou skripty pro automatické nalezení hran Hellwagova vokalického trojúhelníku, pro výpočet artikulačních parametrů a pro jejich vyhodnocení. Výstupy analýzy dvou různých databází (PARCZ a CoBeN) dokazují, že mezi běžnou a dysartrickou řečí lze skutečně pozorovat rozdíly v artikulaci. Na základě vzájemného srovnávání výsledků je proto v práci navrženo, kterými parametry a modely strojového učení je vhodné se dále v souvislosti s touto problematikou zabývat.
|
|
|
Výzkum moderních artikulačních parametrů pro analýzu hypokinetické dysartrie
Vrba, Filip ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hypokineticou dysartrií, jakožto poruchou motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 70% pacientů s Parkinsonovou nemocí (PN). V práci je navržena a analyzována dvojice nově vytvořených řečových parametrů pro kvantifikaci artikulace při HD. Tyto parametry byly validovány na nahrávkách zdravých řečníků a pacientů s PN. V teoretické části práce jsou popsány konvenční a využité metody zpracování řečových signálů, parametrizace a statistické analýzy. V části realizace systému je popsán praktický návrh nových parametrů a také použité metody jejich statistického zhodnocení pomocí korelační analýzy a strojového učení. Cílem práce je návrh nových řečových parametrů pro diagnostiku HD. Navržený systém byl realizován v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Speaker Recognition Based on Long Temporal Context
Fér, Radek ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This work deals with temporal features for automated speaker recognition. We give overview of currently known temporal feature extraction methods and afterwards, we propose and preliminarily evaluate a general phoneme-level temporal feature extraction scheme based on factor analysis i-vector paradigm. Much effort has been made to reasonably represent temporal context and make speaker recognition systems more robust, namely speech prosody modeling. Our approach does not explicitly model any temporal parameters of speech, rather it uses the occurrence of neighboring frames as a source of temporal information. We test and analyze this method on standard evaluation database NIST SRE 2008. The results indicate, however, that for speaker recognition, no useful gain can be obtained using this technique. We describe and discuss this discovery at the end.
|
|
|
Analýza řečových promluv pro IT diagnostiku neurologických onemocnění
Mekyska, Jiří ; Dostál, Otto (oponent) ; Přibilová, Anna (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem systému analýzy hypokinetické dysartrie, jakožto poruchy motorické realizace řeči, která se vyskytuje u přibližně 90 % pacientů s Parkinsonovou nemocí. Pozornost je zde věnována především parametrizačním technikám, pomocí kterých je možné toto onemocnění diagnostikovat, monitorovat a odhadnout jeho progresi. Dále jsou v práci nalezeny řečové parametry, které nejvíce korelují se subjektivními testy, a pomocí kterých je možné odhadnout hodnoty různých hodnotících škál, jako např. unifikované škály pro hodnocení Parkinsonovy nemoci (UPDRS), či testu kognitivních funkcí (MMSE). V práci je rovněž navržen protokol akvizice dysartrické řeči, který lze v kombinaci s akustickou analýzou použít k odhadu zatížení hypokinetickou dysartrií v oblasti faciokineze, fonorespirace a fonetiky (korelace s 3F testem). Z hlediska parametrizace jsou pak v práci uvedeny zcela nové parametry založené na modulačním spektru, sluchové struktuře, bikepstru, aproximační a vzorkové entropii, empirické modální dekompozici a singulárních bodech. Všechny navržené techniky jsou integrovány do uceleného konceptu systému tak, že je možné jej implementovat v nemocnici a používat k výzkumu či hodnocení tohoto onemocnění.
|
host ::
RSS.