Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda) doc. Ing. Otto Dostál, CSc. (člen) Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen) Ing. Jan Karásek, Ph.D. (člen) Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen) Ing. Peter Stančík (člen)cs
but.defenceDefinujte pojmy střední hodnota, směrodatná odchylka a koeficient kolísání, které byly použity v tabulce 4.1, tabulce 4.2 atd. - Student vysvětlil pojmy na základě vzorců. Vysvětlete, co obsahovala množina příznaků „výběr“, „všechny“ a „Parkinson“. V práci není uveden způsob, jak byly množiny vytvořeny. - Příznaky byly vybrány na základě genetických algoritmů. Jak byla vytvářena databáze řečníků.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMekyska, Jiřícs
dc.contributor.authorBílý, Ondřejcs
dc.contributor.refereeSmékal, Zdeněkcs
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.cs
dc.description.abstractThis work deals with the diagnosis of Parkinson's disease by analyzing the speech signal. At the beginning of this work there is described speech signal production. The following is a description of the speech signal analysis, its preparation and subsequent feature extraction. Next there is described Parkinson's disease and change of the speech signal by this disability. The following describes the symptoms, which are used for the diagnosis of Parkinson's disease (FCR, VSA, VOT, etc.). Another part of the work deals with the selection and reduction symptoms using the learning algorithms (SVM, ANN, k-NN) and their subsequent evaluation. In the last part of the thesis is described a program to count symptoms. Further is described selection and the end evaluated all the result.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationBÍLÝ, O. Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other39814cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/3819
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.subjectŘečcs
dc.subjectprozodiecs
dc.subjectjittercs
dc.subjectshimmercs
dc.subjectParkinsonova chorobacs
dc.subjecthypokinetická dysartriecs
dc.subjectanalýza řečového signálucs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectparametrizacecs
dc.subjectsegmentální příznakcs
dc.subjectformantcs
dc.subjectvýběr příznakůcs
dc.subjectsamohláskacs
dc.subjectsouhláskacs
dc.subjectučící se algoritmycs
dc.subjectmatice záměncs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectpřesnostcs
dc.subjectMatthewůw korelační koeficientcs
dc.subjectalgoritmy podpůrných vektorůcs
dc.subjectumělé neuronové sítěcs
dc.subjectk nejbližších sousedů.cs
dc.subjectSpeechen
dc.subjectprosodyen
dc.subjectjitteren
dc.subjectshimmeren
dc.subjectParkinson's diseaseen
dc.subjecthypokinetic dysarthriaen
dc.subjectspeech signal analysisen
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectparameterizationen
dc.subjectsegmentation symptomen
dc.subjectformanten
dc.subjectselection symptomen
dc.subjectvowelen
dc.subjectconsonanten
dc.subjectlearning algorithmsen
dc.subjectconfusion matrixen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectaccuracyen
dc.subjectMatthews correlation coefficienten
dc.subjectsupport vector machineen
dc.subjectArtificial neural networken
dc.subjectk nearest-neighbor.en
dc.titleModerní řečové příznaky používané při diagnóze chorobcs
dc.title.alternativeState of the art speech features used during the Parkinson disease diagnosisen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-08cs
dcterms.modified2011-07-15-10:45:30cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid39814en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 11:26:35en
sync.item.modts2025.01.15 16:51:48en
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:
3.99 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
4.71 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_39814.html
Size:
5.99 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_39814.html
Download
Collections
2011