|
|
Rozpoznávač izolovaných slov pro ovládání elektronických slovníků
Hrdlička, Pavel ; Szőke, Igor (oponent) ; Grézl, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá sestavením rozpoznávače izolovaných slov pro elektronické slovníky. Fonémový rozpoznavač je realizován pomocí HTK (Hidden Markov Model Toolkit). Na začátku tohoto dokumentu jsou stanoveny základní cíle práce. V následující kapitole je teoretický rozbor, který se věnuje procesu rozpoznávání izolovaných slov pomocí skrytých Markovových modelů. Další kapitola se věnuje specifikaci řečových dat, která byla použita pro testování rozpoznávače. Dále jsou zde popsány další prostředky, které byly k dispozici pro sestavení rozpoznavače, jako modely, slovník a gramatika. Před sestavením rozpoznávače bylo třeba vyřešit převod mezi sadou fonémů která byla použita ve slovníku a mezi sadou, kterou používá rozpoznávač. Rozpoznavač byl nejprve sestaven s použitím 8~kHz modelů, později 16~kHz. Byly použity normalizační techniky a technika adaptace na mluvčího. Získaná data byla zpracována a výsledky jsou zhodnoceny v samostatné kapitole. V závěru je diskutováno, zda bylo dosaženo vytýčených cílů a jaké jsou další plány vývoje aplikace.
|
|
|
Rozpoznávání řeči (číslice)
Kantar, Martin ; Minář, Petr (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
V bakalářské práci vysvětluji, jak samotná řeč vypadá a co jí ovlivňuje. Zmiňuji zde nejčastěji používané metody, kterými si řečové signály můžeme připravit pro rozpoznávání. Na názorných příkladech ukazuji, na jakých principech dnešní rozpoznávače řeči pracují, jaké mají výhody a nevýhody. Pro metodu založenou na učení neuronových sítí jsem vytvořil v prostředí Matlabu řečový rozpoznávač číslovek 0-9.
|
|
|
Digitální pozemní televizní vysílání DVB-T/H a DVB-T2
Pospíchal, Martin ; Ulovec,, Karel (oponent) ; Kratochvíl, Tomáš (vedoucí práce)
Diplomová práce porovnává standardy pro digitální pozemní televizní vysílání první generace DVB-T/H a druhé generace DVB-T2 s důrazem kladeným především na modulátor, tedy kanálové zabezpečení signálu proti vlivu rušení přenosového prostředí a samotnou modulaci signálu. Následuje popis konkrétních modelů přenosových kanálů pro pevný, přenosný a mobilní příjem pozemního digitálního signálu. Porovnání se týká zejména jednotlivých přenosových parametrů pro různé druhy příjmu digitální pozemní televize s dosaženou účinností a efektivitou přenosu na úrovni laboratorního měření a počítačových simulací.
|
|
|
Implementace detektoru klíčových slov do mobilního telefonu (Symbian 60)
Cipr, Tomáš ; Schwarz, Petr (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Detektor klíčových slov je jednou z aplikací automatického rozpoznávání řeči. Úkolem detektoru je určit, ve kterých místech souvislého toku řeči se vyskytují slova ze zadaného seznamu. Detektor klíčových slov najde řadu uplatnění mimo jiné i v mobilních telefonech, např. pro jejich ovládání hlasem. S nástupem OS Symbian se otevřela možnost jak detektor implementovat i pro tato zařízení. Zpráva popisuje jednak teoretická a odborná východiska realizace detektoru a také jeho následnou implementaci. Nejdříve je uveden operační systém Symbian s ohledem na praktické řešení úkolu. Dále je popsán způsob detekce klíčových slov od vstupního řečového signálu až po výstup, zda a která slova byla nalezena. Následně je prezentován objektový návrh detektoru a podrobněji popsána jeho implementace. Závěrem jsou shrnuty dosažené výsledky a nastíněn další vývoj.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
|
|
Aplikace statistické analýzy řeči pacientů s Parkinsonovou nemocí
Bijota, Jan ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním řečového signálu osob postižených Parkinsonovou nemocí za účelem vytvoření statistického vzorku řečových parametrů, pomocí něhož bude možno rozdělit zkoumané osoby na parkinsoniky a neparkinsoniky. Tento statistický vzorek je tvořen na základě detekce hypokinetické dysartrie u osob postižených Parkinsonovou nemocí. V práci je rozebíráno předzpracování řečového signálu pomocí metody ustřednění a preemfáze a jeho rozdělení na části (segmentace). Následně je popsáno parametrické vyjádření zpracovávaného vzorku pomocí fonačních parametrů, MFCC a PLP koeficientů. Dále jsou rozebírány možnosti statistické analýzy pomocí zmíněného parametrického vyjádření. V přípádě této práce statistická analýza sestává z výpočtu Pearsonova a Spearmanova korelačního koeficientu, vzájemné informace a parametrického Studentova t-testu a neparametrického Mann-Whitneyova U testu. Výsledkem práce je soubor řečových parametrů pro jednotlivé dlouhé české samohlásky, které dokáží dle provedené statistické analýzy nejlépe vyjádřit rozdíl mezi zdravým řečníkem a parkinsonikem. Tyto výsledky mohou napomoci při diagnóze osoby, u níž je podezření na Parkisonovu nemoc.
|
|
|
Aplikace statistické analýzy řeči pacientů s Parkinsonovou nemocí
Bijota, Jan ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním řečového signálu osob postižených Parkinsonovou nemocí za účelem vytvoření statistického vzorku řečových parametrů, pomocí něhož bude možno rozdělit zkoumané osoby na parkinsoniky a neparkinsoniky. Tento statistický vzorek je tvořen na základě detekce hypokinetické dysartrie u osob postižených Parkinsonovou nemocí. V práci je rozebíráno předzpracování řečového signálu pomocí metody ustřednění a preemfáze a jeho rozdělení na části (segmentace). Následně je popsáno parametrické vyjádření zpracovávaného vzorku pomocí fonačních parametrů, MFCC a PLP koeficientů. Dále jsou rozebírány možnosti statistické analýzy pomocí zmíněného parametrického vyjádření. V přípádě této práce statistická analýza sestává z výpočtu Pearsonova a Spearmanova korelačního koeficientu, vzájemné informace a parametrického Studentova t-testu a neparametrického Mann-Whitneyova U testu. Výsledkem práce je soubor řečových parametrů pro jednotlivé dlouhé české samohlásky, které dokáží dle provedené statistické analýzy nejlépe vyjádřit rozdíl mezi zdravým řečníkem a parkinsonikem. Tyto výsledky mohou napomoci při diagnóze osoby, u níž je podezření na Parkisonovu nemoc.
|
|
|
Rozpoznávač izolovaných slov pro ovládání elektronických slovníků
Hrdlička, Pavel ; Szőke, Igor (oponent) ; Grézl, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá sestavením rozpoznávače izolovaných slov pro elektronické slovníky. Fonémový rozpoznavač je realizován pomocí HTK (Hidden Markov Model Toolkit). Na začátku tohoto dokumentu jsou stanoveny základní cíle práce. V následující kapitole je teoretický rozbor, který se věnuje procesu rozpoznávání izolovaných slov pomocí skrytých Markovových modelů. Další kapitola se věnuje specifikaci řečových dat, která byla použita pro testování rozpoznávače. Dále jsou zde popsány další prostředky, které byly k dispozici pro sestavení rozpoznavače, jako modely, slovník a gramatika. Před sestavením rozpoznávače bylo třeba vyřešit převod mezi sadou fonémů která byla použita ve slovníku a mezi sadou, kterou používá rozpoznávač. Rozpoznavač byl nejprve sestaven s použitím 8~kHz modelů, později 16~kHz. Byly použity normalizační techniky a technika adaptace na mluvčího. Získaná data byla zpracována a výsledky jsou zhodnoceny v samostatné kapitole. V závěru je diskutováno, zda bylo dosaženo vytýčených cílů a jaké jsou další plány vývoje aplikace.
|
|
|
Implementace detektoru klíčových slov do mobilního telefonu (Symbian 60)
Cipr, Tomáš ; Schwarz, Petr (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Detektor klíčových slov je jednou z aplikací automatického rozpoznávání řeči. Úkolem detektoru je určit, ve kterých místech souvislého toku řeči se vyskytují slova ze zadaného seznamu. Detektor klíčových slov najde řadu uplatnění mimo jiné i v mobilních telefonech, např. pro jejich ovládání hlasem. S nástupem OS Symbian se otevřela možnost jak detektor implementovat i pro tato zařízení. Zpráva popisuje jednak teoretická a odborná východiska realizace detektoru a také jeho následnou implementaci. Nejdříve je uveden operační systém Symbian s ohledem na praktické řešení úkolu. Dále je popsán způsob detekce klíčových slov od vstupního řečového signálu až po výstup, zda a která slova byla nalezena. Následně je prezentován objektový návrh detektoru a podrobněji popsána jeho implementace. Závěrem jsou shrnuty dosažené výsledky a nastíněn další vývoj.
|
|
|
Analýza Parkinsonovy nemoci pomocí segmentálních řečových příznaků
Mračko, Peter ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
V tejto práci je popísaný návrh systému diagnózy Parkinsonovej choroby na základe reči. Parkinsonova choroba je neurodegeneratívna porucha centrálneho nervového systému, ktorej prejavom je okrem iných aj postihnutie motorických aspektov reči tzv. hypokinetická dysartria. Návrh systému je v tejto práci založený na najznámejších segmentálnych parametroch ako sú koeficienty LPC, PLP, MFCC, LPCC, ale aj menej známych ako sú CMS, ACW a MSC. Z rečových nahrávok pacientov postihnutých Parkinsonovou chorobou, ale aj kontrolných jedincov, sú vypočítané tieto koeficienty, ktoré sú v ďalšom postupe podrobené selekcii a následne klasifikácii. Najlepší výsledok, ktorý bol v práci získaný, dosahoval presnosť klasifikácie 77,19%, senzitivitu 74,69% a špecificitu 78,95%.
|
host ::
RSS.