dc.contributor.advisor | Ščurek, Radomír | |
dc.contributor.author | Coufal, Daniel | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T07:19:46Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T07:19:46Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/147175 | |
dc.description.abstract | Diplomová práce se zabývá analýzou řečového signálu a návrhem inteligentních metod pro kvantifikaci řečového signálu. Navržená metoda je následně testována pro určení její úspěšnosti a využití v klasifikaci řečového signálu. Teoretická část se zabývá fyzikální podstatou zvuku, teoretickým popisem biometrie, umělé inteligence a analýz audiosignálu. Praktická část se zabývá vlastními analýzami signálu v časové a frekvenční oblasti a následným návrhem klasifikátoru na bázi konvoluční neuronové sítě a jeho testováním. V závěru práce jsou popsány výsledky testování klasifikace pro vybranou databázi akustických hesel, tedy celková procentuální úspěšnost klasifikace a dílčí úspěšnost pro jednotlivá akustická hesla. | cs |
dc.description.abstract | The diploma thesis deals with the analysis of the speech signal and the design of intelligent methods for the quantification of the speech signal. The proposed method is then tested to determine its success and use in speech signal classification. The theoretical part deals with the physical nature of sound; a theoretical description of biometrics; artificial intelligence and audio signal analysis. The practical part deals with the signal analysis in the time and frequency domain and the subsequent design of a classifier based on a convolutional neural network and its testing. In the final part of the thesis; the results of classification testing for a selected database of acoustic passwords are described; i.e. the total percentage success of the classification and the partial success for individual acoustic passwords. | en |
dc.format.extent | 2006701 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | akustický signál | cs |
dc.subject | biometrický systém | cs |
dc.subject | frekvenční analýza | cs |
dc.subject | časová analýza | cs |
dc.subject | umělá inteligence | cs |
dc.subject | umělé neuronové sítě | cs |
dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cs |
dc.subject | speech signal | en |
dc.subject | biometric system | en |
dc.subject | frequency analysis | en |
dc.subject | time analysis | en |
dc.subject | artificial intelligence | en |
dc.subject | artificial neural networks | en |
dc.subject | convolutional neural networks | en |
dc.title | Návrh inteligentních metod pro kvantifikaci řečového signálu | cs |
dc.title.alternative | Design of intelligent methods for speech signal quantification | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Kubíčková, Veronika | |
dc.date.accepted | 2022-06-01 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta bezpečnostního inženýrství | cs |
dc.description.department | 060 - Katedra bezpečnostních služeb | cs |
dc.contributor.consultant | Kubíček, Jan | |
dc.thesis.degree-program | Požární ochrana a průmyslová bezpečnost | cs |
dc.thesis.degree-branch | Technická bezpečnost osob a majetku | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2720 | |
dc.identifier.thesis | COU0033_FBI_N3908_3908T005_2022 | |
dc.rights.access | openAccess | |