|
Kategorie: Diplomové, bakalářské práce |
Tento dokument chci!
Diplomová práce se zabývá vytvořením vhodných multimediálních podkladů z oblasti signálů a soustav se spojitým časem. Pochopení této problematiky je velmi důležité, neboť povinný předmět Signály a soustavy, resp. BSIS, je vyučován na bakalářském stupni oboru EST. Porozumění vyučované látky je nezbytnou prerekvizitou v dalších předmětech k úspěšnému zvládnutí navazující látky. Další část diplomové práce je zaměřena na jednorozměrné diskrétní signály. Konkrétně si klade za cíl realizaci softwarového systému. Navržený systém disponuje jak základními operacemi (energie signálu, počet průchodů nulou atd.) se zvukovými soubory, tak i funkcemi složitějšími, mezi které se řadí např. vyhledávání samohlásek v plynulé řeči. Systém je rozdělen na dvě části. První program analyzuje právě zvukové soubory, vytváří nový zvukový soubor s hledanou samohláskou a soubory s potřebnými parametry pro další zpracování. Druhý program analyzuje získaná data, která následně statisticky vyhodnocuje. Výsledný systém může být užitečný pro identifikaci mluvčího, jeho emočního stavu atd.
24: Znázornění lidského hlasového aparátu. Hlasivky vytvářejí tón požadované frekvenci intenzitě,
který dále prochází krkem ústy. (5)
. Dobu tohoto ustálení
lze aproximovat pomocí malého počtu hodnot.
Obrázek prezentuje nejvýznamnější části lidského vokálního aparátu, které ovlivňují
cestu vygenerovaného signálu hlasivek interpretovaný zvuk úst. lineární predikce, popsaný rovnicí
. Jeho budiče, rezonátory další
součásti [13].
Obr. Hlasivky jsou svalem, tak nemohou pohybovat nekonečně rychle. Typickým počtem koeficientů lineární
predikce hodnot.
McLoughlin [13] uvádí, díky pohybu hlasového ústrojí řečový signál
tvarován.
Zpracování řeči pomocí lineární predikce vychází předpokladu, hlasový signál
je generován hlasivkami. když
se lidská mluva jeví souvislou, hlasivky potřebují svému přeuspořádání jiného
tvaru cca ms. tuto dobu tedy zůstávají hlasivky pseudo-stacionárními.26
prediktor adaptivní filtr nastavující své koeficienty dle průběhu procházejícího signálu
tak, aby docházelo právě predikci filtru jeho předpovídání). Tyto dvě části tvoří jakousi ozvučnici daného signálu
a vytvářejí díky svým jedinečným proporcím odlišné rezonance pro jednotlivé mluvčí. Pokud
je hlasový signál digitálně zpracován vzorkovacím kmitočtem fvz= kHz, zjišťujeme,
že pseudo-stacionarita hlasivek trvá 240 vzorků signálu.
Matematicky lze artikulační ústrojí vyjádřit přenosovou funkcí filtru
(3)
kde A(z) polynom popisující lineární predikci vztahem
(4)
kde řád polynomu, resp
