but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Milan Češka, 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 B. Otázky u obhajoby: Jak změříte úspěšnost (accuracy) u klasifikátoru rozlišujícího 3 třídy? Co považujete za největší výhodu při využití rozpoznání řeči z EMG oproti akustickému signálu? Co podle Vás nejvíce brání masovému použití? Čím je daná omezená slovní zásoba? Odkud pochází data, se kterými jste pracoval?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Szőke, Igor	cs
dc.contributor.author	Zauška, Ján	cs
dc.contributor.referee	Šůstek, Martin	cs
dc.date.created	2020	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá klasifikáciou 15 príkazov (krátkych slov) z malej dátovej sady nahranej pomocou sEMG elektród umiestnených na tvári a krku rečníka. V nahrávkach sú rozlíšené dva typy reči - audible speech, čo je klasická reč, a silent speech, teda reč, pri ktorej je potlačené vydávanie zvuku. Práca popisuje spracovanie EMG signálu, extrakciu príznakov, návrh klasifikátoru a výsledky klasifikácie. Ako klasifikátor bola použitá vlastná architektúra konvolučnej neurónovej siete. V práci sa tiež nachádza mnoho experimentov porovnávajúcich presnosť klasifikácie silent a audible speech.	cs
dc.description.abstract	This work deals with classification of 15 commands (short words), from small dataset recorded by sEMG electrodes placed on face and neck of speaker. Two types of speech are differentiated in recordings - audible speech, what is classic speech and silent speech, hence speech, in which sound output is suppressed. This work describes EMG signal processing, feature extraction, classifier design and classification results. The convolutional neural network architecture was used as a classifier. There are a lot of experiments in this work that compare the classification accuracy of silent and audible speech.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	ZAUŠKA, J. Klasifikace příkazů z EMG pomocí neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.	cs
dc.identifier.other	129149	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/191509
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	EMG	cs
dc.subject	AI	cs
dc.subject	CNN	cs
dc.subject	Elektromyografia	cs
dc.subject	Silent speech	cs
dc.subject	Neurónové siete	cs
dc.subject	Konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	EMG	en
dc.subject	AI	en
dc.subject	CNN	en
dc.subject	Electromyography	en
dc.subject	Silent speech	en
dc.subject	Neural Networks	en
dc.subject	Convolutional Neural networks	en
dc.title	Klasifikace příkazů z EMG pomocí neuronové sítě	cs
dc.title.alternative	Command Classification from EMG Using Neural Network	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2020-07-10	cs
dcterms.modified	2020-07-13-23:41:08	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	129149	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:30:00	en
sync.item.modts	2025.01.15 19:41:23	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

Klasifikace příkazů z EMG pomocí neuronové sítě

Files

Original bundle

Collections