Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
This work deals with the diagnosis of Parkinson's disease by analyzing the speech signal. At the beginning of this work there is described speech signal production. The following is a description of the speech signal analysis, its preparation and subsequent feature extraction. Next there is described Parkinson's disease and change of the speech signal by this disability. The following describes the symptoms, which are used for the diagnosis of Parkinson's disease (FCR, VSA, VOT, etc.). Another part of the work deals with the selection and reduction symptoms using the learning algorithms (SVM, ANN, k-NN) and their subsequent evaluation. In the last part of the thesis is described a program to count symptoms. Further is described selection and the end evaluated all the result.
This work deals with the diagnosis of Parkinson's disease by analyzing the speech signal. At the beginning of this work there is described speech signal production. The following is a description of the speech signal analysis, its preparation and subsequent feature extraction. Next there is described Parkinson's disease and change of the speech signal by this disability. The following describes the symptoms, which are used for the diagnosis of Parkinson's disease (FCR, VSA, VOT, etc.). Another part of the work deals with the selection and reduction symptoms using the learning algorithms (SVM, ANN, k-NN) and their subsequent evaluation. In the last part of the thesis is described a program to count symptoms. Further is described selection and the end evaluated all the result.
Description
Keywords
Řeč, prozodie, jitter, shimmer, Parkinsonova choroba, hypokinetická dysartrie, analýza řečového signálu, segmentace, parametrizace, segmentální příznak, formant, výběr příznaků, samohláska, souhláska, učící se algoritmy, matice záměn, klasifikace, přesnost, Matthewůw korelační koeficient, algoritmy podpůrných vektorů, umělé neuronové sítě, k nejbližších sousedů., Speech, prosody, jitter, shimmer, Parkinson's disease, hypokinetic dysarthria, speech signal analysis, segmentation, parameterization, segmentation symptom, formant, selection symptom, vowel, consonant, learning algorithms, confusion matrix, classification, accuracy, Matthews correlation coefficient, support vector machine, Artificial neural network, k nearest-neighbor.
Citation
BÍLÝ, O. Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda)
doc. Ing. Otto Dostál, CSc. (člen)
Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Karásek, Ph.D. (člen)
Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen)
Ing. Peter Stančík (člen)
Date of acceptance
2011-06-08
Defence
Definujte pojmy střední hodnota, směrodatná odchylka a koeficient kolísání, které byly použity v tabulce 4.1, tabulce 4.2 atd.
- Student vysvětlil pojmy na základě vzorců.
Vysvětlete, co obsahovala množina příznaků „výběr“, „všechny“ a „Parkinson“. V práci není uveden způsob, jak byly množiny vytvořeny.
- Příznaky byly vybrány na základě genetických algoritmů.
Jak byla vytvářena databáze řečníků.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení