Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: V magistrski nalogi smo razvili sistem pretvorbe besedila v govor PLATTOS za več jezikov. Sistem bazira na osnovi globokih nevronskih mrež. Osnovni cilj naloge je bil razviti in testirati sistem sinteze govora na osnovi globokega učenja, ki bo čim bolje generiral govor v več jezikih, pri čemer je tudi pomemben čas generiranja. Prvi del naloge tako predstavlja pregled tehnologij sistemov sinteze govora in njihova podrobnejša analiza. Zanimala nas je namreč arhitektura sistema sinteze govora, medsebojna primerjava zmogljivosti sistemov, njihov razvoj in kvaliteta sintetiziranega signala, ki ga določen TTS lahko generira. Sledila je izbira tehnologije globokega učenja, in razvoj novega TTS sistema. Izbrali smo tisto, ki je izkazovala največji potencial, da izpolni vse zastavljene cilje. Sledil je razvoj TTS sistema. Za prvo stopnjo (pretvorba vhodnega besedila v spektrogram) smo izbrali Tacotron globoki model. Ta je namenjen pretvorbi spektrogramov v pripadajoči govorni signal. V drugi stopnji, smo izbrali vokoder Waveglow. Pred izbiro komponent sistema, smo različne tipe vokoderjev in rekonstrukcijskih algoritmov tudi testirali. Sistem TTS na osnovi globokih nevronskih mrež PLATTOS smo testirali na različnih prosto dostopnih bazah govornih podatkov večih jezikov. Ocenjevali in primerjali smo tudi kvaliteto sinteze govora različnih arhitektur z globokimi nevronskimi mrežami. Kot kriterij kvalitete sinteze govora, smo bili predvsem pozorni na naravnost in razumljivost sintetiziranega govora. Pri ocenjevanju kvalitete smo tako uporabili subjektivne MUSHRA teste. Pokazalo se je, da kombinacija globokih nevronskih modelov Tacotron in Waveglow zagotovi najboljše rezultate v večih jezikih, kar se tiče kvalitete sintetiziranega govora in hitrosti generiranja odziva.
Ključne besede: globoko učenje, nevronska mreža, sinteza govora, umetna inteligenca, Pytorch, Tensorflow, Tacotron, Waveglow, Wavenet, WaveRNN
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 7; Prenosov: 3
Celotno besedilo (3,01 MB)

Opis: Metode strojnega učenja so v zadnjem desetletju omogočile preboj v učinkovitosti računalnikov pri reševanju problemov, kot so prepoznavanje slik, klasifikacija besedila in podatkovno rudarjenje. Eden od najbolj uspešnih pristopov so rešitve z uporabo umetnih nevronskih mrež, ki se zgledujejo po bioloških nevronskih mrežah in zmožnostjo človeka, da opravlja kompleksne naloge. Da bi dosegle dobro zmogljivost, umetne nevronske mreže uporabljajo veliko medsebojno povezanih enostavnih celic, oziroma nevronov. Da lahko nevronska mreža učinkovito rešuje nek problem, jo je potrebno učiti. Učenje poteka s pomočjo učne množice vzorcev, ki za dane vhodne podatke vsebujejo tudi znane izhodne rezultate (npr. oznako razreda vhodnega vzorca). Na takšen način deluje nevronska mreža v tej magistrski nalogi za animiranje in krmiljenje računalniških likov. Animacije v filmih, simulacijah in video igrah zahtevajo sodobne pristope in pred kratkim predstavljena nevronska mreža z uporabo fazne funkcije (PFNN [8]), ki smo jo preučili v tem delu, zagotavlja enega od najbolj obetavnih pristopov. Vhodi mreže so podatki o položaju in hitrosti premikanja sklepov računalniškega lika, ter podatki o višinah terena v točkah trajektorije. Prav tako so vhodi v mrežo normalizirane vrednosti, ki povedo, ali računalniški lik stoji na mestu, hodi, beži, čepi, skače ali je naletel na steno in se mora ustaviti. Izhodi mreže za krmiljenje računalniških likov se računajo v vsakem okvirju animacije in predstavljajo trenutno stanje sklepov lika in predvideno usmeritev hoje v prihodnosti. Del izhodov nevronske mreže uporabimo v naslednjem okvirju kot vhode, ki jih zlijemo s krmilnimi podatki uporabnika. Učenje se izvaja na predhodno obdelanem naboru podatkov, ki so ga avtorji PFNN posneli z metodo zajemanja gibanja v studiu. Po snemanju so podatke razširili z zrcaljenjem in jih prenesli v virtualno okolje ter tako dobili večjo učno množico za uspešnejše učenje nevronske mreže. Arhitektura nevronske mreže s fazno funkcijo je triplastna mreža z veriženjem naprej, ki ima 342 vhodnih in 311 izhodnih spremenljivk. Vsaka skrita plast ima 512 nevronov, in na obeh skritih plasteh se uporablja eksponentna linearna (ELU) aktivacijska funkcija, ki omili nezaželen pojav izginjajočega gradienta med učenjem nevronske mreže. Mreža je izdelana v programskem jeziku Python z uporabo knjižnice TensorFlow. Pri učenju mreže se uporablja optimizacijski algoritem Adam s prilagodljivo hitrostjo učenja. Na vsaki plasti se uporablja regularizacijska tehnika odpovedovanja nevronov, ki omejuje prekomerno prilagajanje modelov učni množici. V primerjavi z običajnimi nevronskimi mrežami z veriženjem naprej, uporablja PFNN posebno fazno funkcijo, s pomočjo katere interpolira med štirimi nabori uteži nevronske mreže na podlagi vrednosti fazne spremenljivke. Ti nabori uteži se vzporedno optimizirajo med učenjem nevronske mreže. V vsakem ciklu hoje fazna spremenljivka teče od 0 do 2pi, torej od takrat, ko ima računalniški lik desno nogo v kontaktu s terenom in jo začne dvigati, do takrat, ko jo postavi nazaj na tla. Za interpolacijo med različnimi nabori uteži je bil uporabljen kubični Catmull-Romov zlepek. Izhodi nevronske mreže se med učenjem uporabijo za izračun napake in posodabljanje vseh štirih naborov uteži. Nevronsko mrežo lahko uporabimo v demonstraciji krmiljenja animiranega lika, tako da se izhodi nevronske mreže zlijejo z uporabnikovimi krmilnimi signali za določanje položaja in hitrosti sklepov v kinematični verigi. Zlivanje krmilimo s faktorjem mešanja, ki omogoča uravnotežanje med natančnostjo krmiljenja in naravnostjo animacije računalniškega lika.
Ključne besede: umetna nevronska mreža, zajem gibanja, animacija, fazna funkcija, krmiljenje likov
Objavljeno: 01.12.2020; Ogledov: 252; Prenosov: 25
Celotno besedilo (4,53 MB)

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo s prepoznavanjem divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež. Namen diplomskega dela je predstaviti rezidualne nevronske mreže in probleme, ki jih te mreže rešujejo. Pri prepoznavanju živali smo se omejili na 10 različnih kategorij divjih živali, podatkovna množica pa je bila sestavljena iz 10.000 slik. Rešitev smo razvili s pomočjo programskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch. Primerjali smo rezultate treh različnih modelov nevronskih mrež, kjer je najboljši model dosegel 99,9-% točnost prepoznavanja. Ugotovili smo, da rezidualne nevronske mreže z uporabo preskočnih povezav zelo ugodno vplivajo na točnost modela, pri tem pa se najbolje izkažejo modeli, ki so bili predhodno naučeni.
Ključne besede: rezidualna nevronska mreža, računalniški vid, prepoznavanje divjih živali, globoko učenje, izginjajoči gradient
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 177; Prenosov: 67
Celotno besedilo (2,67 MB)

Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba posplošenega linearnega modela in različnih metod strojnega učenja v zavarovalništvu. Delo je razdeljeno na teoretični in praktični del. Na začetku teoretičnega dela so opisani osnovni pojmi iz verjetnosti in zavarovalništva. Predstavljeno je tudi, kako zavarovalnice določijo višino premije. Nato sta predstavljena teoretično ozadje posplošenega linearnega modela in uporaba tega modela za napovedovanje višine škode. Na koncu teoretičnega dela pa je opisano strojno učenje in bolj podrobno so predstavljena odločitvena drevesa, naključni gozdovi ter nevronske mreže. V praktičnem delu magistrskega dela pa so posplošeni linearni model, naključni gozd in nevronska mreža uporabljeni za napovedovanje višine škode pri avtomobilskem zavarovanju. Najprej so podatki predstavljeni ter ustrezno obdelani. Nato so določeni parametri posameznih modelov. Na koncu pa so modeli med seboj primerjani in izbran je najboljši model.
Ključne besede: zavarovalništvo, posplošeni linearni model, strojno učenje, odločitveno drevo, naključni gozd, nevronska mreža
Objavljeno: 09.06.2020; Ogledov: 371; Prenosov: 59
Celotno besedilo (1,53 MB)

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z razpoznavanjem čustvenih izrazov z digitalnih slik obrazov. Razpoznavali smo med sedmimi čustvenimi izrazi, vključno z nevtralnim. Pregledali smo obstoječa dela na področju razpoznavanja čustvenih izrazov, preučili globoke nevronske mreže in pripravili arhitekturo, ki je primerna za razpoznavanje čustvenih izrazov s slik. Uporabili smo arhitekturo z residualno nevronsko mrežo. Našo rešitev smo razvili s pomočjo ogrodja TensorFlow in programskega vmesnika Keras. Implementirali in preizkusili smo jo na mešanih slikah iz podatkovnih baz JAFFE, CK in MMI. Natančnost razpoznavanja čustvenih izrazov na 1017 testnih slikah z našo nevronsko mrežo je bila v povprečju 99,3-odstotna, kar je primerljivo oziroma boljše od sorodnih del.
Ključne besede: razpoznavanje čustvenih izrazov, globoka nevronska mreža, računalniški vid, residualna nevronska mreža
Objavljeno: 23.11.2019; Ogledov: 408; Prenosov: 105
Celotno besedilo (1,37 MB)