but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Michal Novák, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "A".	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Matějka, Pavel	cs
dc.contributor.author	Grepl, Filip	cs
dc.contributor.referee	Beneš, Karel	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá vytvořením systému, jehož úkolem je z audio signálu rozpoznat, na jakém místě byla vstupní nahrávka pořízena. Klasifikátor je založen na vícevrstvé hustě propojené neuronové síti. Topologie neuronové sítě vychází ze základního systému, poskytovaného k soutěži DCASE. Pro její trénování a evaluaci je využita datová sada rovněž z této soutěže. Experimenty jsou prováděny zejména s reprezentací vlastností jednotlivých audio nahrávek a formátem vstupních dat. Za tímto účelem jsou využity Mel-filter bank, blok Mel-filter bank a MFCC příznaky. Experimenty, provedené v této práci, přinesly oproti základnímu systému soutěže DCASE vyšší přesnost klasifikace o 6.5 %. Celková úspěšnost systému tak dosáhla hodnoty 67.5 %.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with creating a system whose task is to recognize what type of location the recording was created at by analyzing the audio signal. The classifier is based on a multi-layer, fully connected neural network. The topology of the neural network is based on the baseline system provided for the DCASE competition. A dataset from this competition is also used for training and evaluating the neural network. The experiments are performed in particular with the representation of the properties of the audio records and with the format of the input data of the neural network. For this purpose, Mel-filter bank, block Mel-filter bank and MFCC flags are used. The experiments performed in this thesis brought a classification accuracy increased by 6.5 % compared to the baseline system of DCASE. Overall system success rate reached 67.5 %.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	GREPL, F. Detekce Akustické Prostředí z Řeči [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114674	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/85179
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	vícevrstvá hustě propojená neuronová síť	cs
dc.subject	akustická klasifikace scény	cs
dc.subject	Mel-filter bank	cs
dc.subject	Mel-frequency cepstral coefficients	cs
dc.subject	delta koeficienty	cs
dc.subject	soutěž DCASE	cs
dc.subject	Voting	cs
dc.subject	multilayer fully connected neural network	en
dc.subject	acoustic scene classification	en
dc.subject	Mel-filter bank	en
dc.subject	Mel-frequency cepstral coefficients	en
dc.subject	delta coefficients	en
dc.subject	competition DCASE	en
dc.subject	Voting	en
dc.title	Detekce Akustické Prostředí z Řeči	cs
dc.title.alternative	Acoustic Scene Classification from Speech	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-12	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:16	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114674	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:07:52	en
sync.item.modts	2025.01.15 22:11:44	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce Akustické Prostředí z Řeči

Files

Original bundle

Collections