Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"speech task"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Diferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněními
 Kováč, Daniel ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatizovanou diagnózou hypokinetické dysartrie v multilingválním řečovém korpusu. Jedná se o poruchu motorické realizace řeči vyskytující se u pacientů s neurodegenerativními onemocněními jako je například Parkinsonova nemoc. Automatizovaná diagnóza probíhá na základě akustické analýzy řeči a následným použitím matematických modelů. Tato metoda je na vzestupu díky její objektivitě a možné nezávislosti na národnosti. Cílem práce je zjistit, které akustické parametry mají vysokou diskriminační sílu a které jsou závislé na konkrétním jazyku mluvčího. K tom je využita statistická analýza parametrizovaných řečových úloh a následné modelování metodami strojového učení. Analýzy proběhly pro češtinu, americkou angličtinu, maďarštinu a všechny jazyky dohromady. Bylo zjištěno, že pouze některé parametry podporující diagnózu hypokinetické disartrie a jsou nezávislé na jazyku mluvčího. Nejlepší výsledky vykazuje parametr relF2SD a po něm parametr NST. Při klasifikaci mluvčích všech jazyků dohromady model dosauje přesnosti 59 % a senzitivity 72 %.
Úplný záznam
Diferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněními
 Kováč, Daniel ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatizovanou diagnózou hypokinetické dysartrie v multilingválním řečovém korpusu. Jedná se o poruchu motorické realizace řeči vyskytující se u pacientů s neurodegenerativními onemocněními jako je například Parkinsonova nemoc. Automatizovaná diagnóza probíhá na základě akustické analýzy řeči a následným použitím matematických modelů. Tato metoda je na vzestupu díky její objektivitě a možné nezávislosti na národnosti. Cílem práce je zjistit, které akustické parametry mají vysokou diskriminační sílu a které jsou závislé na konkrétním jazyku mluvčího. K tom je využita statistická analýza parametrizovaných řečových úloh a následné modelování metodami strojového učení. Analýzy proběhly pro češtinu, americkou angličtinu, maďarštinu a všechny jazyky dohromady. Bylo zjištěno, že pouze některé parametry podporující diagnózu hypokinetické disartrie a jsou nezávislé na jazyku mluvčího. Nejlepší výsledky vykazuje parametr relF2SD a po něm parametr NST. Při klasifikaci mluvčích všech jazyků dohromady model dosauje přesnosti 59 % a senzitivity 72 %.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English