|
|
Data Analysis and Clasification from the Brain Activity Detector
Jileček, Jan ; Černocký, Jan (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
This thesis aims to implement methods for recording EEG data obtained with the neural activity sensor OpenBCI Ultracortex IV headset. It also describes neurofeedback, methods of obtaining data from the motor cortex for further analysis and takes a look at the machine learning algorithms best suited for the presented problem. Multiple training and testing datasets are created, as well as a tool for recording the brain activity of a headset-wearing test subject, which is being visually presented with cognitive challenges on the screen in front of him. A neurofeedback demo app has been developed, presented and later used for calibration of new test subjects. Next part is data analysis, which aims to discriminate the left and right hand movement intention signatures in the brain motor cortex. Multiple classification methods are used and their utility reviewed.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Tato práce se zabývá detekcí kodeků z komprimovaného řečového signálu. Cílem bylo zjistit, jaké charakteristiky rozlišují jednotlivé kodeky a následně vytvořit prostředí vhodné pro experimenty s různými typy a konfiguracemi klasifikátorů. Použity byly Support vector machines a především neuronové sítě, které byly vytvořeny pomocí nástroje Keras. Hlavním přínosem této práce je experimentální část, ve které je analyzován vliv různých parametrů neuronové sítě. Po nalezení nejvhodnější kombinace parametrů dosáhla síť přesnosti klasifikace přes 98% na testovací sadě obsahující data z 6 kodeků.
|
|
|
Data Analysis and Clasification from the Brain Activity Detector
Jileček, Jan ; Černocký, Jan (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
This thesis aims to implement methods for recording EEG data obtained with the neural activity sensor OpenBCI Ultracortex IV headset. It also describes neurofeedback, methods of obtaining data from the motor cortex for further analysis and takes a look at the machine learning algorithms best suited for the presented problem. Multiple training and testing datasets are created, as well as a tool for recording the brain activity of a headset-wearing test subject, which is being visually presented with cognitive challenges on the screen in front of him. A neurofeedback demo app has been developed, presented and later used for calibration of new test subjects. Next part is data analysis, which aims to discriminate the left and right hand movement intention signatures in the brain motor cortex. Multiple classification methods are used and their utility reviewed.
|
|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Tato práce se zabývá detekcí kodeků z komprimovaného řečového signálu. Cílem bylo zjistit, jaké charakteristiky rozlišují jednotlivé kodeky a následně vytvořit prostředí vhodné pro experimenty s různými typy a konfiguracemi klasifikátorů. Použity byly Support vector machines a především neuronové sítě, které byly vytvořeny pomocí nástroje Keras. Hlavním přínosem této práce je experimentální část, ve které je analyzován vliv různých parametrů neuronové sítě. Po nalezení nejvhodnější kombinace parametrů dosáhla síť přesnosti klasifikace přes 98% na testovací sadě obsahující data z 6 kodeků.
|
guest ::
