Vztah emocí a intonačních křivek
| but.committee | prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jana Tučková, CSc., CSc. (člen) Ing.MgA. Edgar Mojdl, Ph.D. (člen) Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta. Otázky: 1) Na čem závisí volba počtu MFCC koeficientů? 2) Které parametry kromě frekvence základního tónu je možné uvažovat, aby se úroveň rozpoznání jednotlivých emocí zvýšila? | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Audio inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Tučková,, Jana | cs |
| dc.contributor.author | Gavlasová, Radka | cs |
| dc.contributor.referee | Smékal, Zdeněk | cs |
| dc.date.accessioned | 2022-06-17T06:52:04Z | |
| dc.date.available | 2022-06-17T06:52:04Z | |
| dc.date.created | 2022 | cs |
| dc.description.abstract | Tato práce se zabývá intonačními křivkami s jejími vztahy pro různé emoce. Kromě teoretického základu, který pojednává o tvorbě řeči, zpracování signálů a psychologického nastínění rozdělení emocí, obsahuje také tvorbu vlastní emotivní databáze realizované s profesionálními herci. Cílem této závěrečné práce je klasifikace signálu na základě emoce, kterou nahrávka má představovat. Těmito emocemi jsou hněv, radost, nuda a smutek. Klasifikace probíhala pomocí umělých neuronových sítí, konkrétně v aplikaci Classification Learner, kterou poskytuje programovací prostředí Matlab. Použité příznaky pro tuto metodu byly variace fundamentální frekvence a MFCC. Výsledky byly následně porovnány a zanalyzovány poslechovým testem. Tento test pomohl určit, zda jsou výsledky relevantní pro tuto problematiku. Maximální úspěšnost trénování sítě dosáhla přibližně 82 %, testování pak 75 %. Poslechové testy potvrdily, že výsledky odpovídají předpokládanému lidskému vnímání. Pro podrobnější a lepší vyhodnocení, by bylo zapotřebí větší a kvalitnější databáze. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with intonation curves and their relation to human emotions. Besides the theoretical part where you can learn about speech production, signal processing and psychological distribution of emotions, there is also a unique database recorded with the help of two professional actors. The main goal of this thesis is to classify created data using artificial neural networks into four classes. Those classes are anger, joy, boredom and sadness. The practical part was implemented in a programming platform called Matlab using Classification Learner app. Features used for this method were variations of fundamental frequency and MFCC. The results were compared with a listening survey so that it could be determined whether the results provided by neural network are relevant to some kind of a human factor. Success rate of the trained models reached 82 %, new data testing reached 75 %. Listening survey confirmed that the results correspond to the assumption of human perception. Better success rate would be accomplished by using a bigger set of higher quality data. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | GAVLASOVÁ, R. Vztah emocí a intonačních křivek [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022. | cs |
| dc.identifier.other | 141274 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/206243 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Intonační křivky | cs |
| dc.subject | emoce | cs |
| dc.subject | umělé neuronové sítě | cs |
| dc.subject | Matlab | cs |
| dc.subject | Classification Learner | cs |
| dc.subject | fundamentální frekvence | cs |
| dc.subject | MFCC | cs |
| dc.subject | Intonation curves | en |
| dc.subject | emotions | en |
| dc.subject | artificial neural network | en |
| dc.subject | Matlab | en |
| dc.subject | Classificiation Learner | en |
| dc.subject | fundamental frequency | en |
| dc.subject | MFCC | en |
| dc.title | Vztah emocí a intonačních křivek | cs |
| dc.title.alternative | The relation of emotions and intonation curves | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2022-06-16 | cs |
| dcterms.modified | 2022-06-17-07:26:54 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 141274 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2022.06.17 08:52:04 | en |
| sync.item.modts | 2022.06.17 08:15:18 | en |
| thesis.discipline | Zvuková produkce a nahrávání | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 3.43 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_141274.html
- Size:
- 5.19 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- review_141274.html