prikaz prve stranice dokumenta KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE
Access restricted to students and staff of home institution
undergraduate thesis
KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE
Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2016. urn:nbn:hr:190:333238
Ćućić, Dejan
University of Rijeka
Faculty of Engineering

Institutional repository: Repository of the University of Rijeka, Faculty of Engineering

Cite this document

Ćućić, D. (2016). KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE (Undergraduate thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

Ćućić, Dejan. "KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

Ćućić, Dejan. "KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

Ćućić, D. (2016). 'KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE', Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 25 August 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

Ćućić D. KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE [Undergraduate thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2016 [cited 2024 August 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

D. Ćućić, "KLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE", Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:333238

Metadata
TitleKLASIFIKACIJA SEGMENATA SIGNALA GOVORA POMOĆU KOEFICIJENATA LINEARNE PREDIKCIJE
AuthorDejan Ćućić
MentorIvo Ipšić (mentor)
Committee memberMiroslav Joler (predsjednik povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
Rijeka
Defense date and country2016-09, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj završni rad prikazuje primjenu stečenog zananja iz područja programiranja, posebice rada sa datotekama, spremanjem zapisa, učitavanjem zapisa te obradom glasovnih podataka. Rad je obuhvatio samo dio alata iz opsežne skupine SPTK i njegovih knjižnica. Kako SPTK ne podržava grafičko sučelje, tada se prilikom izrade bilo kakvih programa iskazuje mogućnost shvaćanja i korištenja određenih funkcija iz knjižnica na pravilan način. Nedostatak grafičkog sučelja je ujedino i jedna od mana SPTK jer je potrebno dobivene izlaze ručno provjeravati. Pregledom završnoga rada moguće je shvatiti način raspoznavanja glasova unutar govornoga signala kao i vrlo jasno shvatiti korake koje je potrebno poduzeti kako bismo dobili podatke uz pomoću kojih možemo to raspoznavanje i ostvariti. Uz pomoć izrađenoga programa postignuto je rješenje zadatka klasifikacije signala govora u glasove uz pomoć koeficijenata linearne predikcije. Rad za raspoznavanje koristi srednje vrijednosti, a ostavlja prostora za daljnju nadogradnju po potrebi zbog svoje modularnosti. Korisniku programa se nudi jednostavna interakcija s potrebnim postupcima kako bi što jednostavnije došao do rezultata.
Abstract (english)
This document shows the amount of gathered knowledge from the fields of programming, especially working with files, recording data, loading recordings and data processing. It describes only a part of the SPTK toolset and its libraries. As SPTK does not support any kind of graphical interface, when creating any programs, it is possible to demonstrate the ability of fully understading its functions. Lack of graphical interface is also one of the flaws of SPTK because it is required to manually check the outputs. By reading this document it is possible to understand the way speech recognition works as well as understanding the steps that are required to extract data needed to acomplish speech recognition. Created program successfully acomplished the task of classifying speech signal segments with use of Linear Prediction Coefficients. Program uses mean values for speech detection, as well as leaving space for further improvements because of its modularity. User controls the program with simple interactions so it is easier to get results.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:333238
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2016-10-03 11:58:03