Hodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řeči

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (místopředseda) Ing. Daniel Kováč (člen) Ing.MgA. Edgar Mojdl, Ph.D. (člen) Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen)cs
but.defenceOtázky oponenta 1. Nepoměr počtu subjektů v daných třídách jste řešil použitím metriky balancované přesnosti, co je v pořádku. Nicméně, jaké další metody pro vyvážení datasetu byste ještě navrhoval? 2. Ve výsledcích práce uvádíte pro nejlepší model, který je založen na náhodných lesech, jednotlivé klasifikační metriky a také hodnoty hyper-parametrů. Jakým způsobem byste ještě přidal informaci o důležitosti jednotlivých parametrů v natrénovaném modelu? Otázky komise: 1. Jakým způsobem funguje mann whitney U test? 2. Co znamenají p hodnoty uvedené v prezentaci? Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAudio inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMekyska, Jiřícs
dc.contributor.authorNovotný, Kryštofcs
dc.contributor.refereeGaláž, Zoltáncs
dc.date.accessioned2021-06-17T06:54:19Z
dc.date.available2021-06-17T06:54:19Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractHypokinetická 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.cs
dc.description.abstractHypokinetic dysarthria is a motor speech disorder often present during Parkinson’s disease. It affects the speech system, including articulatory abilities. There are several speech parameters describing this domain, so it is suggested to deal with their mutual comparison. This work aims to design and describe an algorithm for calculating the parameters of articulation, adapted for the Czech language, and then compare their discriminative power. The acoustic analysis of speech included in it is done via the Praat program and basic machine learning algorithms such as Expectation-Maximization, Kmeans and linear regression are used for the subsequent data processing. The Mann-Whitney U test and representatives of linear, nonlinear and ensemble machine learning models using cross-validation and balanced accuracy are used for evaluation. The results are scripts for automatic assessment of vowel space area, for calculating articulation parameters and for their evaluation. The outputs of the analysis of two different databases (PARCZ and CoBeN) prove that differences in articulation can indeed be observed between normal and dysarthric speech. Based on the mutual comparison of results, it is therefore proposed in the work which parameters and models of machine learning are being appropriate for further dealing with this issue.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationNOVOTNÝ, K. Hodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řeči [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other133501cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/198104
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectHypokinetická dysartriecs
dc.subjectParkinsonova nemoccs
dc.subjectakustická analýzacs
dc.subjectzpracování řečových signálůcs
dc.subjectparametrizace řečics
dc.subjectformantové kmitočtycs
dc.subjectartikulacecs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectHypokinetic dysarthriaen
dc.subjectParkinson’s diseaseen
dc.subjectacoustic analysisen
dc.subjectspeech signal processingen
dc.subjectspeech parametrizationen
dc.subjectformant frequenciesen
dc.subjectarticulationen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleHodnocení hybnosti mluvidel na základě akustické analýzy řečics
dc.title.alternativeAssessing movement of articulatory organs based on acoustic analysis of speechen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-16cs
dcterms.modified2021-06-17-12:39:38cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid133501en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 11:00:39en
sync.item.modts2021.11.12 10:46:35en
thesis.disciplineZvuková produkce a nahrávánícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
42.95 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_133501.html
Size:
4.04 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_133501.html
Download
Collections
2021