Diferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněními

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda) doc. Ing. MgA. Mgr. Dan Dlouhý, Ph.D. (místopředseda) Mgr. Tomáš Staudek, Ph.D. (člen) PhDr. Aleš Dvořák (člen) Dr. Ing. Libor Husník (člen) Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázky oponenta: - V 5. kapitole uvádíte několik violin grafů, ale bez interpretace. Vyberte jeden z těchto grafů a interpretujte ho. - Odpověděl dostatečně. - Ve výsledcích své práce uvádíte parametr NST („Celková délka řečového signálu“) jako jeden ze dvou nejsignifikantnějších parametrů pro identifikaci hypokinetické dysartrie. Definujte ho. - Odpověděl dostatečně. Otázky komise: - Nebylo by vhodné provést následnou kontrolu "zdravých" subjektů po určité době? - Odpověděl dostatečně. - Mohl by jste podrobněji popsat uvedený violin graf? - Odpověděl dostatečně. 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.authorKováč, Danielcs
dc.contributor.refereeZvončák, Vojtěchcs
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá automatizovanou diagnózou hypokinetické dysartrie v multilingválním řečovém korpusu. Jedná se o poruchu motorické realizace řeči vyskytující se u pacientů s neurodegenerativními onemocněními jako je například Parkinsonova nemoc. Automatizovaná diagnóza probíhá na základě akustické analýzy řeči a následným použitím matematických modelů. Tato metoda je na vzestupu díky její objektivitě a možné nezávislosti na národnosti. Cílem práce je zjistit, které akustické parametry mají vysokou diskriminační sílu a které jsou závislé na konkrétním jazyku mluvčího. K tom je využita statistická analýza parametrizovaných řečových úloh a následné modelování metodami strojového učení. Analýzy proběhly pro češtinu, americkou angličtinu, maďarštinu a všechny jazyky dohromady. Bylo zjištěno, že pouze některé parametry podporující diagnózu hypokinetické disartrie a jsou nezávislé na jazyku mluvčího. Nejlepší výsledky vykazuje parametr relF2SD a po něm parametr NST. Při klasifikaci mluvčích všech jazyků dohromady model dosauje přesnosti 59 % a senzitivity 72 %.cs
dc.description.abstractThis diploma thesis focuses on the automated diagnosis of hypokinetic dysarthria in the multilingual speech corpus, which is a motor speech disorder that occurs in patients with neurodegenerative diseases such as Parkinson’s disease. The automatic speech recognition approach to diagnosis is based on the acoustic analysis of speech and subsequent use of mathematical models. The popularity of this method is on the rise due to its objectivity and the possibility of working simultaneously on different languages. The aim of this work is to find out which acoustic parameters have high discriminative power and are universal for multiple languages. To achieve this, a statistical analysis of parameterized speech tasks and subsequent modelling by machine learning methods was used. The analyses were performed for Czech, American English, Hungarian and all languages together. It was found that only some parameters enable the diagnosis of the hypokinetic disorder and are, at the same time, universal for multiple languages. The relF2SD parameter shows the best results, followed by the NST parameter. When classifying speakers of all the languages together, the model achieves accuracy of 59 % and sensitivity of 72 %.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKOVÁČ, D. Diferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněními [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other126067cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/189405
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.subjectakustické parametrycs
dc.subjectřečová úlohacs
dc.subjectXGboostcs
dc.subjectklasifikace.cs
dc.subjectHypokinetic dysarthriaen
dc.subjectParkinson’s diseaseen
dc.subjectacoustic analysisen
dc.subjectacoustic parametersen
dc.subjectspeech tasken
dc.subjectXGboosten
dc.subjectclassification.en
dc.titleDiferenční analýza multilingválního řečového korpusu pacientů s neurodegenerativními onemocněnímics
dc.title.alternativeDifferential analysis of multilingual corpus in patients with neurodegenerative diseasesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-06-18cs
dcterms.modified2020-06-19-06:26:04cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid126067en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:25:34en
sync.item.modts2025.01.15 11:52:46en
thesis.disciplineAudio inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.32 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
1.57 MB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_126067.html
Size:
5 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_126067.html
Download
Collections
2020