prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala
  Preuzmi
PDF 1.87 MB
diplomski rad
Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala
Split: Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, 2019. urn:nbn:hr:164:076078
Stipinović, Karlo
Sveučilište u Splitu
Pomorski fakultet
Zavod za PEIT

Institucijski repozitorij: repozitorij.pfst.unist.hr

Citirajte ovaj rad

Stipinović, K. (2019). Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

Stipinović, Karlo. "Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

Stipinović, Karlo. "Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

Stipinović, K. (2019). 'Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, citirano: 28.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

Stipinović K. Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet; 2019 [pristupljeno 28.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

K. Stipinović, "Prepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Pomorski fakultet, Split, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:164:076078
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje glasa algoritmima za obradu signala
Naslov (engleski)Speech recognition by using signal processing algorithm
AutorKarlo Stipinović
MentorJoško Šoda (mentor)
Član povjerenstvaIgor Vujović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDanko Kezić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Pavić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Pomorski fakultet
(Zavod za PEIT)
Split
Datum i država obrane2019-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Tehnologija prometa i transport
Sažetak
U radu se opisuje izrada programa za klasifikaciju izgovorenih riječi „Marvin“, „Yes“ i „No“ pomoću neuronske mreže sa dugoročnim pamćenjem (engl. Long Short Term Memory - LSTM) u programskom jeziku Python. Kao uvod u obradu i analizu audio signala opisuju se pojmovi uzorkovanja, Fourierovog reda i transformacije te diskretne Fourierove transformacije. Dobivanje korisnih informacija uz istovremeno smanjenje količine podataka ostvareno je pomoću sljedećih svojstava zvučnih signala: stopa prelaska nule, kepstralni koeficijenti po Mel-skali, spektralni centroid i spektralno opadanje. Za detaljni pregled preciznosti klasifikacijskog modela proučavalo se njegove funkcije greške i preciznosti, te klasifikacijsko izvješće i konfuzijsku matricu.
Sažetak (engleski)
This thesis describes development of a program for classification between spoken words „Marvin“, „Yes“ and „No“ using Long Short Term Memory (LSTM) neural network in Python programming language. As an introduction to the area of audio signal analysis and processing, description of following terms is provided: Fourier series, Fourier transform and discrete Fourier transform. Features that are used as a measure of acquiring useful information and data reduction of audio signal are the following ones: zero crossing rate, Mel-Frequency Cepstral Coefficients, spectral centroid and spectral rolloff. Precision and loss functions with classification report and confusion matrix are shown as a measure of detailed overview of classification model accuracy.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:164:076078
Studijski programNaziv: Pomorske elektrotehničke tehnologije
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehničkih tehnologija (mag. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-12-11 09:58:19