Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Ključne besede: telekomunikacije, govorni vmesniki, storitve, tonska izbira, avtomatsko razpoznavanje govora, avtomatska sinteza govora, navodila, vaje
Objavljeno v DKUM: 27.11.2023; Ogledov: 422; Prenosov: 15
Celotno besedilo (3,95 MB)

Opis: Diplomsko delo obravnava, kako nivo jakosti zvočnega oziroma glasbenega ozadja v multimedijskih izdelkih, kot so samostojni zvočni posnetki, zvok v videu ali filmu, vpliva na razpoznavanje govorjene besede. Analiziramo pomen izgube sluha v povezavi z razumevanjem govora. Izvedeno je bilo testiranje razpoznavanja besed pri različnih nivojih jakosti zvočni ozadij, ocenjena je bila zahtevnost poslušanja in podatki so bili analizirani. Pri tem so bila uporabljena različna zvočna ozadja.
Ključne besede: razpoznavanje govora, zvočno ozadje, nivo jakosti, zahtevnost poslušanja
Objavljeno v DKUM: 21.09.2023; Ogledov: 403; Prenosov: 45
Celotno besedilo (2,60 MB)

Opis: V diplomskem delu implementiramo sistem za razpoznavanje drevesnih značilnosti iz fotografije. Sistem v obliki mobilne aplikacije omogoča zajem fotografije drevesa in razpoznavo drevesnih značilnosti na zajeti fotografiji. Na podlagi razpoznanih značilnosti ter podane razdalje med drevesom in mobilno napravo sistem oceni višino in biomaso drevesa ter količino ogljika, ki ga vsebuje. V mobilni aplikaciji je moč nastale zapise med seboj primerjati, ter tako spremljati rast drevesa. Tekom diplomskega dela opišemo zgradbo sistema, razložimo delovanje posameznih funkcij in podamo rezultate.
Ključne besede: razpoznavanje drevesnih značilnosti, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid, TensorFlow, mobilno računalništvo, postavitev strežniške arhitekture, odjemalec-strežnik
Objavljeno v DKUM: 24.10.2022; Ogledov: 738; Prenosov: 63
Celotno besedilo (6,33 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: V tem delu je opredeljena možnost razvoja invalidskega vozička kot kiberfizičnega sistema, ki je v tesni povezavi z internetom in njegovimi uporabniki. Definirana je struktura kiberfizičnega sistema s ključnimi povratnimi zankami, ki omogočajo upravljanje vozička s pomočjo govora. Preučena je možnost uporabe v rehabilitacijskih procesih ob višji stopnji avtonomnosti bolnikov. Izvedena je bila analiza ročno upravljanega invalidskega vozička kot izhodišče za razvoj prototipov govorno upravljanega vozička. Opredeljen je bil prototipni pristop k razvoju kiberfizičnega vozička, ki je potekal v več fazah. Razvitih je bilo več manjših prototipov in dva prototipa realne velikosti. Opisan je razvoj manjših prototipov kakor tudi prenos funkcionalnosti na dva prototipa realne velikosti. Podana je zasnova govorno upravljanega kiberfizičnega sistema invalidskega vozička za ljudi s posebnimi potrebami. Razviti sta bili dve rešitvi v obliki prototipa realne velikosti. Prvi prototip realne velikosti za razpoznavo govora izkorišča le en oblačni informacijski sistem za razpoznavo govora, hkrati pa vključuje le osnovna tipala za pomoč pri navigaciji. Drugi prototip realne velikosti ima vključena dva oblačna informacijska sistema za razpoznavo govora ter več tipal, ki zagotavljajo določeno stopnjo avtonomnosti vozička. Opisan je programski sveženj, ki je omogočil realizacijo sistema in prenos sporočil med klientom, strežnikom in oblačnim informacijskim sistemom. Prav tako je podrobno opisan sveženj strojne opreme, ki omogoča hiter prototipni razvoj in enostavno povezljivost z informacijskim oblakom. Uporabniški vmesnik sistema omogoča govorni vhod in nadzor s pomočjo spletne kamere. Sistem je zasnovan tako, da je omogočeno oddaljeno posodabljanje programske opreme. Na prototipih realne velikosti je bila izvedena analiza natančnosti izvedbe izrečenih ukazov s pomočjo testnih subjektov v laboratorijskem in kliničnem okolju. Prav tako je bila izvedena meritev zakasnitev, kjer se je izkazalo, da je opredeljeni koncept primeren za govorno upravljanje v realnem času. Z namenom večje natančnosti razpoznave govora je bil razvit in uporabljen princip vzporedne oblačne žetve informacijskih sistemov. Za izboljšanje govornega upravljanja je bil definiran vnaprej določen osnovni nabor ukazov. Opredeljeno je oblikovanje tabele zamenjav končnih razpoznanih besed in vmesnih rezultatov razpoznave. Definiran je pogoj parne disjunktnosti elementov množic, ki opredelijo izvedbo posameznega ukaza, ter algoritem združevanja rezultatov več oblačnih sistemov za razpoznavanje govora. Opredeljeni sta izvedljivost uporabe algoritmov za žetev govorne razpoznave v informacijskem oblaku ter teoretična meja natančnosti razpoznave ob podanih pogojih. Uporabnost razvitega kiberfizičnega vozička z možnostjo govornega upravljanja je bila preizkušena v kliničnem okolju. Opredeljen je vpliv na rehabilitacijske procese ob povečanju avtonomije bolnika ter možnosti oddaljenega spremljanja fizioloških parametrov. Z namenom primerjave rezultatov testiranja različnih uporabnikov je bil oblikovan testni poligon za preizkušanje funkcionalnosti. Ob izvedenih preizkusih so bile ugotovljene statistično pomembne razlike v natančnosti izvedbe govornih ukazov, ki so potrdile učinkovitost razvitega algoritma združevanja razpoznav in teoretične predpostavke o možnosti povečanja stopnje natančnosti pri izvedbi govornih ukazov. V sklepnem delu so podana izhodišča za nadaljnje delo predvsem v smislu združevanja več oblačnih informacijskih sistemov za razpoznavo govora in rešitev s področja robnega računalništva.
Ključne besede: kiberfizični sistemi, organizacija rehabilitacijskega procesa, invalidski voziček, razpoznavanje govora, žetev oblačnih informacijskih sistemov
Objavljeno v DKUM: 12.03.2021; Ogledov: 1401; Prenosov: 102
Celotno besedilo (4,80 MB)

Opis: V disertaciji se ukvarjamo z razvojem učinkovitega programskega sistema za izbiro značilnic, na primeru aplikacije prepoznavanja čustvenih izrazov. Predlagan sistem, ki prepoznava sedem prototipnih čustvenih izrazov, vključno z nevtralnim izrazom, temelji na histogramih usmerjenih gradientov (HOG) in vektorjih razlik. Izbiro obraznih značilnic smo izvedli z uporabo ustrezno prilagojenega algoritma diferencialne evolucije za večkriterijsko optimizacijo, ki je hkrati minimiziral velikost izbrane podmnožice značilnic in maksimiziral natančnost razpoznavanja čustvenih izrazov. Razvili smo dve strategiji izbire značilnic, poimenovani "specifična” in ”splošna”. Statistični Friedmanov test je pokazal, da je ”splošna” strategija izbire značilnic primernejša. Implementiran sistem za razpoznavo čustvenih izrazov smo preizkusilina treh pogosto uporabljenih javnih podatkovnih bazah. Na podatkovni bazi Cohn-Kanade smo dosegli 98,37 % povprečno uspešnost prepoznavanja čustvenih izrazov, na podatkovni bazi JAFFE 92,75 % uspešnost in na najzahtevnejši podatkovni bazi MMI s spontanimi čustvenimi izrazi 84,07 % uspešnost. Število uporabljenih značilnic smo uspeli zmanjšati za 89 % originalne velikosti vektorja značilnic. Predlagan algoritem po uspešnosti sodi v sam vrh algoritmov za prepoznavanje čustvenih izrazov oseb, hkrati pa signifikantno zmanjša število uporabljenih značilnic, kar posledično pomeni nižjo računsko zahtevnost učenja klasifikatorjev. S to disertacijo smo demonstrirali učinkovito uporabo algoritma diferencialne evolucije za večkriterijsko optimizacijo na problemu prepoznavanja čustvenih izrazov.
Ključne besede: razpoznavanje čustvenih izrazov, izbira značilnic, diferencialna evolucija, razlike vektorjev značilnic, večkriterijska optimizacija
Objavljeno v DKUM: 11.03.2019; Ogledov: 1791; Prenosov: 216
Celotno besedilo (1,78 MB)