prikaz prve stranice dokumenta Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru
Rad nije dostupan
završni rad
Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:065831
Šljubura, Nika
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Šljubura, N. (2023). Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

Šljubura, Nika. "Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

Šljubura, Nika. "Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

Šljubura, N. (2023). 'Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 29.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

Šljubura N. Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 29.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

N. Šljubura, "Poboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:065831
Podaci o radu
NaslovPoboljšanje kvalitete govornog signala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža prikladnih za izvođenje na mikrokontroleru
Naslov (engleski)Improving Quality of Speech Signal Using Convolutional Neural Networks Suitable for Microcontroller
AutorNika Šljubura
MentorVedran Bilas (mentor)
Član povjerenstvaVedran Bilas (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDarko Vasić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaStjepan Begušić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad se bavi razvojem neuronskih mreža i implementacijom istih na mikrokontroler iz porodice ARM Cortex-M4 s ciljem poboljšanja kvalitete govornog signala u slušnim aparatima. Radi sigurnosti korisnika, zvukovi hitne buke ne smiju biti eliminirani, zbog čega sustav koristi klasifikator, čija je zadaća prepoznati sadrži li zvučni signal hitnu buku. Ovisno o rezultatu klasifikacije, signal se dalje prosljeđuje jednom od modela s ciljem smanjenja intenziteta odgovarajuće pozadinske buke i povećanja intenziteta govornog signala. Kriterij uspješnosti rada definiran je STOI ocjenom, čiji je iznos jednak 0.86 za signale bez zvukova uzbune i 0.7 za signale koji sadrže zvukove uzbune.
Sažetak (engleski)
The thesis deals with the development of neural networks and their implementation on a microcontroller from the ARM Cortex-M4 family to improve the quality of the speech signal in hearing aids. For the user's safety, emergency noise sounds can't be eliminated, which is why the system uses a classifier, whose task is to recognize whether the sound signal contains emergency noise. Depending on the classification result, the signal is further forwarded to one of the models, which will reduce the intensity of the corresponding background noise and increase the intensity of the speech signal. The success criterion is defined by the STOI rating, which equals 0.86 for signals without alarm sounds and 0.7 for signals containing alarm sounds.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:065831
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:36:07