Rozpoznávání emočních stavů na základě analýzy řečového signálu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda) doc. Ing. Izabela Krbilová, Ph.D. (člen) prof. Ing. Karel Bartušek, DrSc. (člen) doc. Ing. Jan Jeřábek, Ph.D. (člen) Ing. Ivo Herman, CSc. (člen) Ing. Milan Šimek, Ph.D. (člen)cs
but.defence- Z jakého důvodu se provádí křížová validace? - Jakým způsobem lze rozpoznávat sekundární emoce v případě, že systém je vytvořen pro rozpoznání primárních emocí?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorSmékal, Zdeněkcs
dc.contributor.authorČermák, Jancs
dc.contributor.refereeAtassi, Hichamcs
dc.date.accessioned2018-10-21T16:58:09Z
dc.date.available2018-10-21T16:58:09Z
dc.date.created2009cs
dc.description.abstractObsah této práce je zaměřen na klasifikaci emočních stavů s použitím neuronových sítí a klasifikátoru na bázi směsi Gaussových hustotních funkcí s využitím programu Matlab. Pojednává o problematice zpracování řečového signálu, z něhož byly extrahovány prozodické, spektrální příznaky a MFCC koeficienty. Práce se zabývá určením kvality jednotlivých příznaků a výběrem nejvhodnějších pro správnou klasifikaci emočních stavů. Pro určení emočních stavů byly použity dvě rozdílné metody. První metodou jsou neuronové sítě s různě zvolenými parametry. Druhou metodou klasifikace je použití smíšených Gaussových modelů tzv. GMM. U obou metod byla pro klasifikaci rozdělena databáze emočních promluv na trénovací a testovací skupinu. Při testování byla využita metoda nezávislá na mluvčím. Součástí práce je porovnání jednotlivých analyzovaných postupů, zobrazení a porovnání výsledků. Závěrem práce je návrh nejvhodnějších parametrů a klasifikátoru pro rozpoznání emočního stavu mluvčího.cs
dc.description.abstractThe thesis is focused on the emotional states classification in the Matlab program, using neural networks and the classifier which is based on a combination of Gaussian density functions. It deals with the speech signal processing; the prosodic and spectral signs and the MFCC coefficients were extracted from the signal. The work also deals with the quality evaluation of individual signs of which the most suitable were chosen in order to provide the correct classification of emotional states. In order to identify the emotional states, two different methods were used. The first method of classification was the use of neural networks with differently selected parameters, and the second method was the use of the Gaussian mixture model (GMM). In both methods, a database of emotional utterances was divided into the training group and the test group. The testing was based on a method independent of the speaker. The work also includes the comparison of individual analyzed methods as well as the representation and comparison of the results. The conclusion comprises a proposition for the best parameters and the best classifier for the recognition of the speaker’s emotional state.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationČERMÁK, J. Rozpoznávání emočních stavů na základě analýzy řečového signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2009.cs
dc.identifier.other21862cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/10954
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.subjectklasifikace emočních stavůcs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectGMMcs
dc.subjectprozodiecs
dc.subjectpříznakycs
dc.subjectMFCC koeficientycs
dc.subjecttrénovací skupinacs
dc.subjecttestovací skupinacs
dc.subjectMatlab.cs
dc.subjectclassification of emotional statesen
dc.subjectneural networken
dc.subjectGMMen
dc.subjectprosodyen
dc.subjectprosodic signsen
dc.subjectspectral signsen
dc.subjectMFCC coefficientsen
dc.subjecttraining groupen
dc.subjecttest groupen
dc.subjectMatlab.en
dc.titleRozpoznávání emočních stavů na základě analýzy řečového signálucs
dc.title.alternativeEmotional State Recognition Based on Speech Signal Analysisen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2009-06-10cs
dcterms.modified2009-07-07-11:45:26cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid21862en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 15:16:06en
sync.item.modts2021.11.12 14:36:03en
thesis.disciplineTelekomunikační a informační technikacs
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:
2.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
199.27 KB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_21862.html
Size:
5.65 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_21862.html
Download
Collections
2009