SLO | ENG

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 51
Na začetekNa prejšnjo stran123456Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
4.
5.
SISTEM INTELIGENTNE HIŠE
Tomaž Lovrenčič, 2009, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo predstavi pojem inteligentne hiše, njene prednosti pred klasičnim modelom hiše, opis delovanja in povzetek že znanih protokolov in izdelkov iz kategorije inteligentnih produktov. Nadaljnje je prikazan in izdelan vzorčni primer sistema inteligentne hiše, kjer vsak od šestih modulov opravlja svojevrstno specifično nalogo. Diplomska naloga podrobno opiše vsak kos strojne opreme ter kasneje še primer programa v zbirniku, ki je naložen na mikrokrmilnik in komunicira s to strojno opremo. Interakcija z uporabnikom se vrši neposredno preko LCD zaslona ali na daljavo s pomočjo GSM modula in AT komand. Avtomatiziranost sistema inteligentne hiše zagotavlja samostojno delovanje, s poudarkom na nadzorom na daljavo preko SMS sporočil pa uporabnika realnočasovno obvešča o morebitnih alarmih, ki se pripetijo v času njegove fizične odsotnosti.
Ključne besede: inteligentna hiša, pametni dom, PIC mikrokrmilnik, sistem varovanja, umetna inteligenca, infrardeči detektor gibanja, LCD prikazovalnik, AT komande
Objavljeno: 17.09.2009; Ogledov: 2118; Prenosov: 387
.pdf Polno besedilo (3,52 MB)

6.
IZBIRA ORODJA ZA PERFORMANČNO TESTIRANJE VMESNIKA UPRAVLJALSKEGA MODULA IN PROMETNI TESTI
Jernej Pučko, 2010, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je bil cilj performančno stestirati vmesnik upravljalskega modula, ki je produkt podjetja Iskratel, d. o. o. Performančno testiranje modula upravljalskega vmesnika je za podjetje Iskratel povsem novo področje. Promet, s katerim simuliramo performančno obremenitev, poteka v Simple Object Access Protocol protokolu, ki je značilen za spletne storitve (Web Services). Naloga je definirati metodologijo testiranja vmesnika in izvesti testiranje sistema ter preveriti odzivnost vmesnika upravljalskega modula pri povečanem prometu. Performančno testiranje vmesnika upravljalskega modula smo izvajali z izbranim orodjem Quotium QTest. Orodje omogoča izvajanje funkcijskih in performančnih testov spletnih storitvev. Orodje Quotium Qtest izvaja testne skripte, ki jih je bilo potrebno napisati. Testne skripte vsebujejo za vsaki test svojo metodo, ki smo jo imeli podano v izhodišču naloge. Testne skripte smo si priredili našim potrebam in jih izvajali. Za vsako metodo je potrebno izvajati test posebej. Rezultat naloge v podjetju predstavlja osnovo za nadaljni razvoj podobnih funkcionalnosti.
Ključne besede: performančno testiranje, funkcionalno testiranje, SOAP, telekomunikacije, upravljanje telekomunikacijskih omrežij
Objavljeno: 16.04.2010; Ogledov: 1374; Prenosov: 74
.pdf Polno besedilo (3,22 MB)

7.
POSTAVITEV IN VREDNOTENJE PLATFORME IMS
Matej Polajžer, 2010, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava postavitev in performančno vrednotenje platforme IP Multimedia Subsystem (IMS), ki je namenjena razvoju aplikacij v omrežju naslednje generacije. V teoretičnem delu diplomske naloge je podrobneje opisano IMS jedro z osnovnimi gradniki ter pripadajočimi protokoli. Postavitev temelji na odprtokodnem paketu OpenIMS in vključuje namestitev Linux strežnika, postavitev domenskega strežnika, namestitev paketa OpenIMS, konfiguriranje platforme IMS, administriranje naročnikov in performančno vrednotenje. Za performančno vrednotenje smo izbrali odprtokodni paket IMS Bench SIPp, ki izpolnjuje pogoje, specificirane v ETSI TS 186 008.
Ključne besede: IMS, NGN, FMC
Objavljeno: 19.04.2010; Ogledov: 1562; Prenosov: 113
.pdf Polno besedilo (2,63 MB)

8.
AKUSTIČNA SEGMENTACIJA ZVOČNIH SIGNALOV V DOMENI BROADCAST NEWS
Marko Kos, 2010, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko klasifikacije in segmentacije akustičnih signalov v domeni radijskih vsebin in televizijskih informativnih oddaj. Cilj predstavljene doktorske disertacije je zasnovati sistem za online akustično segmentacijo, ki bo podpiral tri vrste akustične segmentacije. To so: segmentacija govor/negovor (kjer smo velik poudarek dali segmentaciji govor/glasba, saj predstavlja glasba v domeni broadcast news večino negovornega materiala), segmentacija po spolu govorcev in segmentacija po pasovni širini signala. Za vsako vrsto akustične segmentacije, ki jo obravnavamo v doktorski nalogi, smo analizirali diskriminatorne sposobnosti nekaterih značilk, kako uspešne so te značilke pri razločevanju med posameznimi akustičnimi razredi. Za segmentacijo govor/negovor smo predlagali tudi nov vektor značilk VEFB (varianca energije filtrske banke). Značilke VEFB smo predlagali kot uspešen diskriminator za razločevanje predvsem med govorom in peto glasbo, izkazale pa so se tudi kot dober diskriminator med govorom in negovorom na splošno. Za analizo diskriminatornih sposobnosti značilk za razločevanje govornega in negovornega akustičnega razreda smo uporabili slovensko bazo BNSI Broadcast News, za analizo diskriminatornih sposobnosti razločevanja med govorom in glasbo pa smo uporabili bazo radijskih posnetkov. Za segmentacijo po spolu govorcev smo analizirali diskriminatorne sposobnosti značilk za razločevanje med moškimi govorci in ženskimi govorkami. Ker osnovna harmonska frekvenca ni zanesljiv diskriminator med moškimi in ženskimi glasovi, ob tem pa je sam postopek izločanja osnovne harmonske komponente občutljiv na slabše akustične razmere (šum, popačenje), smo razločevanje med moškimi in ženskimi glasovi izvedli s splošnimi akustičnimi značilkami. Značilke MFCC (mel-frekvenčni kepstralni koeficienti) so se v preteklosti že izkazale kot dober diskriminator med moškimi govorci in ženskimi govorkami. Da bi zmanjšali vpliv kratkočasovnih značilnosti govora in bolj poudarili splošne značilnosti govorca, smo izračunavali povprečne vrednosti značilk. Na ta način nam je uspelo poudariti tudi razlike med moškimi govorci in ženskimi govorkami, kar je prispevalo k večji diskriminatorni sposobnosti značilk. Za segmentacijo po pasovni širini signala smo prav tako analizirali diskriminatorne sposobnosti nekaterih splošnih akustičnih značilk in nekaterih bolj specifičnih značilk. Ob tem smo predlagali tudi tri nove značilke za razločevanje med širokopasovnim studijskim govorom in ozkopasovnim telefonskim govorom, med katerimi se je kot najboljša izkazala značilka PMSU (povprečna vrednost modificiranega spektralnega upada). Ob značilki PMSU smo predlagali še značilki VPVFB (varianca povprečne vrednosti frekvenčnih binov) in VEVF (varianca energije višjih frekvenc). Značilki PMSU in VEVF sta se obnesli kot dober diskriminator med studijskim in telefonskim govorom, še posebej značilka PMSU, ki je dosegla dovolj dober rezultat, da bi jo lahko uporabili kot samostojni diskriminator. Zaradi enostavnosti izračunavanja je še posebej primerna za aplikacije, kjer sta pomnilnik in procesorska moč omejena. Ker ima značilka eno samo vrednost, lahko za klasifikacijo posameznih okvirjev uporabimo kar pragovni klasifikator, ki je zelo preprost in je prav tako primeren za enostavne sisteme in aplikacije. Na osnovi analiz diskriminatornih sposobnosti značilk za posamezne vrste akustične segmentacije smo zasnovali zgradbo sistema za online akustično segmentacijo. Znotraj modula za segmentacijo smo predlagali nov pristop k združevanju posameznih okvirjev v večje homogene segmente. Sistem temelji na uporabi dveh ločenih števcev okvirjev posameznih akustičnih razredov ter pravil segmentacije. Pravila segmentacije določajo minimalne čase trajanja segmentov posameznih akustičnih razredov. Minimalni časi trajanja posameznih akustičnih segmentov so načeloma odvisni od domene. Za bazo BNSI in bazo radijskih posnetkov smo jih ocenili s pomočj
Ključne besede: akustična segmentacija, akustična klasifikacija, segmentacija govor/negovor, segmentacija govor/glasba, segmentacija po spolu govorca, segmentacija po pasovni širini signala, online segmentacija, procesiranje govora, avtomatsko razpoznavanje govora
Objavljeno: 01.07.2010; Ogledov: 1885; Prenosov: 149
.pdf Polno besedilo (6,79 MB)

9.
Segmentacija in grozdenje govorcev za sisteme avtomatskega razpoznavanja spontanega govora
Matej Grašič, 2010, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problem segmentacije in grozdenja govorcev znotraj pogovornih, radijskih in televizijskih oddaj za sisteme avtomatskega razpoznavanja spontanega govora. Cilj predstavljene doktorske disertacije je definicija, implementacija in vrednotenje uspešnosti novega postopka za segmentacijo in grozdenje govorcev (diarizacijo govorcev). V okviru disertacije smo najprej realizirali referenčni online sistem za diarizacijo govorcev, ki temelji na postopku Bayesovega informacijskega kriterija (ang. »Bayesian Information Criterion« - BIC). Za referenčni sistem smo nato definirali akustične značilke z boljšo razločljivostjo govorcev v akustičnem prostoru. Nato smo dodali v postopek segmentacije statistični kriterij, kjer smo za normalizacijo rezultata kriterija uporabili univerzalni model govorca (ang. »Universal Background Model« - UBM). Ta postopek je predvsem uporaben v primerih, ko je akustične informacije znotraj segmentov premalo, da bi lahko zgradili popoln model govorca. V doktorski disertaciji smo vrednotili dva statistična kriterija in sicer razmerje križne verjetnosti (ang. »Cross Likelihood Ratio« - CLR) in normalizirano razmerje križne verjetnosti (ang. »Normalized Cross Likelihood Ratio« - NCLR). Oba kriterija izvirata s področja verifikacije govorcev, pri čemer je bila pokazana boljša uspešnost kriterija NCLR. V postopku segmentacije smo statistični kriterij uporabili kot dodatni pogoj, s katerim smo lahko izločili nepravilne prehode govorcev. Po določitvi najboljšega statističnega kriterija za področje segmentacije smo podoben pristop uporabili tudi za grozdenje. V primeru grozdenja smo kriterij BIC iz osnovnega sistema zamenjali s statističnim kriterijem za določitev grozdov. Pri tem smo vpeljali modeliranje govorca z več grozdi. Na tak način smo zajeli spreminjanje glasu govorca v posnetku. Na koncu smo optimirali celoten sistem z normalizacijo rezultata izbranega kriterija z referenčno vrednostjo kriterija; postopek je olajšal izbiro pragovne vrednosti ter izboljšal uspešnost. Prav tako smo izboljšali pravilno zaznavo kratkih segmentov govorca. To smo izvedli z adaptacijo statističnega kriterija glede na dolžino okna analize, kar je izboljšalo linearnost kriterija v primerih kratkega okna analize. V zadnji fazi smo izvedli končno ocenjevanje uspešnosti uporabljenih segmentacijskih algoritmov. Oceno uspešnosti predlaganega online sistema za diarizacijo govorcev smo izvedli na osnovi primerjave z osnovnim sistemom za diarizacijo govorcev, temelječim na postopku BIC. V drugi fazi smo primerjavo razširili na offline sisteme, kjer smo uporabili prosto dostopni offline diarizacijski sistem mClust . Za gradnjo univerzalnega modela splošnega govorca ter za določitev optimalnih vrednosti parametrov segmentacijskih postopkov smo uporabili učni del slovenske baze BNSI Broadcast News. Vrednotenje online in offline postopkov smo opravili na testnem delu slovenske in angleške govorne baze Broadcast News.
Ključne besede: segmentacija govorcev, grozdenje govorcev, online diarizacija govorcev, avtomatsko razpoznavanje spontanega govora, procesiranje govornega signala, akustične značilke, statistični kriteriji, razpoznavanje govorcev
Objavljeno: 01.07.2010; Ogledov: 1872; Prenosov: 135
.pdf Polno besedilo (1,75 MB)

10.
PRIPRAVA OKOLJA ZA VREDNOTENJE ZMOGLJIVOSTI RAZPOZNAVALNIKA GOVORA ZA STORITVE IVR
Matic Šerc, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu smo pripravili okolje za vrednotenje zmogljivosti razpoznavalnika govora IskratelASR za storitve IVR in ovrednotili okvirna območja, znotraj katerih je na posamezni strojni konfiguraciji smiselno izvajati meritve. Območja smo za 8 reprezentativnih scenarijev vrednotili z vidika števila kanalov, ki jih je sistem zmožen procesirati sočasno. Pri tem smo spremljali rezultate procesiranja in obremenitev strežnika. Z uporabo pripravljenega okolja in ugotovitev v nalogi bo mogoče izvesti natančne meritve, katerih rezultati bodo služili za pripravo matematičnega modela za izračun maksimalnega števila sočasnih kanalov glede na lastnosti in način uporabe sistema ASR.
Ključne besede: storitve interaktivnega govornega odziva, vrednotenje zmogljivosti, avtomatsko razpoznavanje govora, komunikacija človek-stroj
Objavljeno: 13.12.2010; Ogledov: 1189; Prenosov: 45
.pdf Polno besedilo (1,03 MB)

Iskanje izvedeno v 0.07 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici