|
|
Stress recognition from speech signal
Staněk, Miroslav ; Přibil, Jiří (referee) ; Tučková,, Jana (referee) ; Sigmund, Milan (advisor)
Předložená disertační práce se zabývá vývojem algoritmů pro detekci stresu z řečového signálu. Inovativnost této práce se vyznačuje dvěma typy analýzy řečového signálu, a to za použití samohláskových polygonů a analýzy hlasivkových pulsů. Obě tyto základní analýzy mohou sloužit k detekci stresu v řečovém signálu, což bylo dokázáno sérií provedených experimentů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo pomocí tzv. Closing-To-Opening phase ratio příznaku v Top-To-Bottom kritériu v kombinaci s vhodným klasifikátorem. Detekce stresu založená na této analýze může být definována jako jazykově i fonémově nezávislá, což bylo rovněž dokázáno získanými výsledky, které dosahují v některých případech až 95% úspěšnosti. Všechny experimenty byly provedeny na vytvořené české databázi obsahující reálný stres, a některé experimenty byly také provedeny pro anglickou stresovou databázi SUSAS.
|
|
|
Automatic stress detection using non-EEG biological signals
Malina, Ondřej ; Kolářová, Jana (referee) ; Smíšek, Radovan (advisor)
This work deals with the problem of stress detection using non-EEG biosignals. The first part deals with the definition of stress and related concepts. Describes possible views of the phenomenon of stress, mentions possible causes of stress, as well as physiological and psychological manifestations of short and long-term effects of stress. In addition, this work deals with several different methods used to detect stress with non-EEG signals. For this purpose, a short search of articles dealing with this topic is available in this paper. The last chapter of this work describes the algorithm design using the c-mean fuzzy method for detecting stress values in data obtained form five different non-EEG signals.
|
|
|
Automatic stress detection using non-EEG biological signals
Malina, Ondřej ; Kolářová, Jana (referee) ; Smíšek, Radovan (advisor)
This work deals with the problem of stress detection using non-EEG biosignals. The first part deals with the definition of stress and related concepts. Describes possible views of the phenomenon of stress, mentions possible causes of stress, as well as physiological and psychological manifestations of short and long-term effects of stress. In addition, this work deals with several different methods used to detect stress with non-EEG signals. For this purpose, a short search of articles dealing with this topic is available in this paper. The last chapter of this work describes the algorithm design using the c-mean fuzzy method for detecting stress values in data obtained form five different non-EEG signals.
|
|
|
Stress recognition from speech signal
Staněk, Miroslav ; Přibil, Jiří (referee) ; Tučková,, Jana (referee) ; Sigmund, Milan (advisor)
Předložená disertační práce se zabývá vývojem algoritmů pro detekci stresu z řečového signálu. Inovativnost této práce se vyznačuje dvěma typy analýzy řečového signálu, a to za použití samohláskových polygonů a analýzy hlasivkových pulsů. Obě tyto základní analýzy mohou sloužit k detekci stresu v řečovém signálu, což bylo dokázáno sérií provedených experimentů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo pomocí tzv. Closing-To-Opening phase ratio příznaku v Top-To-Bottom kritériu v kombinaci s vhodným klasifikátorem. Detekce stresu založená na této analýze může být definována jako jazykově i fonémově nezávislá, což bylo rovněž dokázáno získanými výsledky, které dosahují v některých případech až 95% úspěšnosti. Všechny experimenty byly provedeny na vytvořené české databázi obsahující reálný stres, a některé experimenty byly také provedeny pro anglickou stresovou databázi SUSAS.
|
guest ::
