No (3862)
Number of found documents:
3862
Published from
to
Analýza jevů vysokých vysokofrekvenčních oscilací v lidském mozku
Kolajová, Martina; Cimbálník, Jan; Klimeš, Petr
2024 - English
Identifikace zóny vzniku záchvatu (SOZ) – oblasti mozku, kde začínají záchvaty – je klíčová pro úspěch chirurgické resekce epileptického ložiska. Význam vysokých vysokofrekvenčních oscilací (VHFO) spočívá v jejich roli jako více specifického biomarkeru této nemoci, přestože mechanismus jejich vzniku zůstává nejasný. Jednotlivé neurony nejsou fyziologicky schopné generovat oscilace v rozsahu VHFO. Je proto předpokládáno, že VHFO zaznamenané makroelektrodami mohou vznikat sumací aktivity různých neuronálních skupin, které pálí asynchronně. Tato diplomová práce se věnuje analýze jevů VHFO s důrazem na jejich vztah k epilepsii. Pomocí metod s využitím měření na mikroelektrodovém poli (MEA) jsou zkoumány mechanismy vzniku VHFO prostřednictvím analýzy dat v programovacím jazyce Python. The identification of the seizure onset zone (SOZ) -- the area of the brain where the seizure originates -- is critical for the success of epilepsy surgery. The significance of very high-frequency oscillation (VHFO) is based on their role as a more specific biomarker for this disease, although the mechanism of their generation remains unclear. Individual neurons are not capable of generating oscillations in the range of VHFO. Therefore, it is assumed that VHFO, detected by macroelectrodes, may arise from the summed activity of various neuronal subgroups firing asynchronously. This master's thesis provides thorough information on the matter of VHFO phenomena with a particular focus on their relationship to epilepsy. Through methods such as the utilization of microelectrodes (MEA), this thesis investigates mechanisms behind VHFO generation and presents its findings through data analysis in the programming language Python.
Keywords:
VHFO; EEG; microelectrodes; delay matrix; delay map; spike sorting; UMAP; HDBSCAN; epilepsy; VHFO; EEG; mikroelektrody; matice zpoždění; mapa zpoždění; shlukování spiků; UMAP; HDBSCAN; epilepsie
Available in a digital repository NRGL
Analýza jevů vysokých vysokofrekvenčních oscilací v lidském mozku
Identifikace zóny vzniku záchvatu (SOZ) – oblasti mozku, kde začínají záchvaty – je klíčová pro úspěch chirurgické resekce epileptického ložiska. Význam vysokých vysokofrekvenčních oscilací (VHFO) ...
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
2024 - English
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, který má být vzorkován. Hlavním cílem bylo vyvinout a otestovat tento typ děliče vzorků. Dělič vzorků byl vyvinut na bázi minipásového dopravníku s klapkou umístěnou na konci dopravníku, odkud se materiál dělí do boxů na vzorky a na zbývající materiál. Pro dělič vzorků byly vyvinuty a testovány čtyři různé typy dopravníkových podavačů. Výsledky testu ukázaly, že verze C dopravníkového podavače poskytuje nejlepší výsledky. Závěrem lze říci, že nastavitelný dělič vzorků usnadňuje produkci reprezentativních vzorků různých semen na jediném zařízení, na rozdíl od použití více komerčně dostupných děličů vzorků, které jsou určeny pro specifické velikosti a tvary částic materiálu. This thesis concerns the development of an adjustable sample divider for seeds of different sizes and shapes. Its purpose is to produce representative samples of fractions set by the operator from the input material to be sampled. The main objective was to develop and test this type of sample divider. The sample divider was developed based on a mini conveyor belt with a sampling flap positioned at the end of the conveyor belt where the material is sampled into the sample and remaining material boxes. Four different types of conveyor feeders were developed and tested for the sample divider. The results of the test indicated that version C of the conveyor feeder gave the best results. In conclusion, the adjustable sample divider facilitates the production of representative samples of different seeds on a single piece of equipment, as opposed to the use of multiple commercially available sample dividers designed for specific sizes and shapes of material particles.
Keywords:
sample divider; theory of sampling; representative sample; communication protocol; vzorkovač; teorie vzorkování; reprezentativní vzorek; komunikační protokol
Available in a digital repository NRGL
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, ...
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
2024 - English
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením CESNET. Sdružení CESNET provozuje také systémy pro monitorování a analýzu síťového provozu IPFIXcol2 a NEMEA, a dále poskytuje možnost využít protokol pro monitorování sítě sFlow. Cílem této práce je navrhnout a uskutečnit integraci těchto systémů a vytvořit tak efektivní systém potlačení útoků odepření služby. Při vypracování tohoto cíle byl kladen důraz na efektivní využití stávajích řešení, znovupoužitelnost a možnosti budoucího rozšíření celé distribuované architektury. Protection against distributed denial of service (DDoS) attacks is one of the key areas of network security. One of the forms of defence is to use the DCPro DDoS Protector device developed by the CESNET association. The CESNET association also utilizes network monitoring and traffic analysis systems IPFIXcol2 and NEMEA, as well as the network monitoring protocol sFlow. The aim of this thesis was to propose and realize the integration of those systems, so that an effective distributed system for the mitigation of DDoS attacks could be created. During the work on this task, special focus was given to the effective utilization of existing solutions, reusability and the option for a future expansion of the distributed architecture.
Keywords:
DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; network security; network data analysis; network monitoring; DDoS attack mitigation; DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; síťová bezpečnost; analýza síťových dat; monitorování sítě; potlačení DDoS útoků
Available in a digital repository NRGL
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením ...
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Liška, Jakub; Nosko, Svetozár; Zemčík, Pavel
2024 - English
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický manipulátor vybaviť senzorikou, ktorá umožnuje detekciu kolízii s okolím a zabezpečuje tak bezpečnosť obsluhy v pracovnom priestore manipulátoru. Robotický manipilátor je taktiež vybavený absolútnimi enkódermi pre snímanie polohy jednotlivých kĺbov, akcelerometrom a senzormi pre meranie záťaží pôsobiacich na jednotlivé kĺby. O pohyb ramena sa starajú štandardné krokové motory. Samotné telo robotického manipulátoru bolo navrhnuté s ohľadom na jednotlivé komponenty a je možné ho vyrobiť pomocou 3D tlače. Súčastou riešenia je aj užívateľské rozhranie, pomocou ktorého je možné robotické rameno ovládať. The aim of this thesis was to create a valid robotic manipulator, using RC(radio control) components and servomotors. As part of the solution, it was necessary to equip the robotic manipulator with sensors that enable the detection of collisions with the environment and thus ensure the safety of the operator in the working area of the manipulator. The robotic manipulator is also equipped with absolute encoders for sensing the position of individual joints, an accelerometer and sensors for measuring the loads acting on individual joints. Standard stepper motors take care of the arm movement. The body of the robotic manipulator itself has been designed with the individual components in mind and can be fabricated using 3D printing. The solution also includes a user interface that can be used to control the robotic arm.
Keywords:
robotic manipulator; robotic arm; collision detection; stepper motor; kinematics; 3D printing; off-shelf components; RC components; sensors; development boards; robotický manipulátor; robotické rameno; detekcia kolízii; krokový motor; kinematika; 3D tlač; off-shelf komponenty; RC komponenty; senzory; vývojové dosky
Available in a digital repository NRGL
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický ...
Využití zpětnovazebné učení a induktivní syntézy pro konstukci robustních kontroléru v POMDPs
Hudák, David; Holík, Lukáš; Češka, Milan
2024 - English
Jednou ze současných výzev při sekvenční rozhodováním je práce s neurčitostí, která je způsobena nepřesnými senzory či neúplnou informací o prostředích, ve kterých bychom chtěli dělat rozhodnutí. Tato neurčitost je formálně popsána takzvanými částečně pozorovatelnými Markovskými rozhodovacími procesy (POMDP), které oproti Markovským rozhodovacím procesům (MDP) nahrazují informaci o konkrétním stavu nepřesným pozorováním. Pro rozhodování v takových prostředích je nutno nějakým způsobem odhadovat současný stav a obecně tvorba optimálních politik v takových prostředích není rozhodnutelná. K vyrovnání se s touto výzvou existují dva zcela odlišné přístupy, kdy lze k problému přistupovat úplnými formálními metodami, a to buď s pomocí výpočtu beliefů či syntézou konečně stavových kontrolérů, nebo metodami založenými na nepřesné aproximaci současného stavu, reprezentované především hlubokým zpětnovazebným učením. Zatímco formální přístupy jsou schopné dělat verifikovatelná a robustní rozhodnutí pro malá prostředí, tak zpětnovazebné učení je schopné škálovat na reálné problémy. Tato práce se pak soustředí na spojení těchto dvou odlišných přístupů, kdy navrhuje různé metody jak pro interpretaci výsledku, tak pro vzájemné předávání nápověd. Experimenty v této práci ukazují, že z této symbiózy mohou těžit oba přístupy, ale také že zvolený přístup ke trénování agentů už sám o sobě řádově překonává současné systémy pro trénování agentů na podobných úlohách. A significant challenge in sequential decision-making involves dealing with uncertainty, which arises from inaccurate sensors or only a partial knowledge of the agent's environment. This uncertainty is formally described through the framework of partially observable Markov decision processes (POMDPs). Unlike Markov decision processes (MDP), POMDPs only provide limited information about the exact state through imprecise observations. Decision-making in such settings requires estimating the current state, and generally, achieving optimal decisions is not tractable. There are two primary strategies to address this issue. The first strategy involves formal methods that concentrate on computing belief MDPs or synthesizing finite state controllers, known for their robustness and verifiability. However, these methods often struggle with scalability and require to know the underlying model. Conversely, informal methods like reinforcement learning offer scalability but lack verifiability. This thesis aims to merge these approaches by developing and implementing various techniques for interpreting and integrating the results and communication strategies between both methods. In this thesis, our experiments show that this symbiosis can improve both approaches, and we also show that our implementation overcomes other RL implementations for similar tasks.
Keywords:
Reinforcement learning; PAYNT; POMDP; interpretability; synthesis; PPO; sequential decision problems; finite state controllers; FSC; DQN; DDQN; Posilované učení; PAYNT; POMDP; interpretovatelnost; syntéza; PPO; sekvenční rozhodovací problémy; konečně stavové kontroléry; FSC; DQN; DDQN
Available in a digital repository NRGL
Využití zpětnovazebné učení a induktivní syntézy pro konstukci robustních kontroléru v POMDPs
Jednou ze současných výzev při sekvenční rozhodováním je práce s neurčitostí, která je způsobena nepřesnými senzory či neúplnou informací o prostředích, ve kterých bychom chtěli dělat rozhodnutí. Tato ...
Vliv AI nástrojů na kvalitu a bezpečnost kódu
Vinarčík, Peter; Holop, Patrik; Malinka, Kamil
2024 - English
Táto práca predstavuje novovytvorenú aplikáciu, ktorá je schopná vykonávať large scale výskum pre hodnotenie bezpečnosti a kvality kódu generovaného AI. Tiež bol predstavený nový spôsob vyhodnocovania bezpečnosti kódu generovaného AI, za využitia MITRE's metodológie v kombinácii so SAST toolmi vykonávajúcimi statickú analýzu nad kódom. Aplikácia je navyše rozšírená o vylepšeného AI chatbota, ktorého výstup je obohatený o výsledky statickej analýzy v čase generovania. Užívateľ vloží dataset promptov do aplikácie, a v prípade, že bol pre určitý prompt vygenerovaný kód so zraniteľnosťou, je táto zraniteľnosť ohodnotená zavedenou metodológiou a užívateľ dostáva informáciu nie len o tom, že kód je zraniteľný, ale ako veľmi. Súčasťou riešenia je aj oproti existujúcim výskumom veľké, pilotné testovanie popularných AI ako ChatGPT-4 či Gemini, nad datasetom promptov s využitím novej aplikácie. Výsledky ukázali dominanciu ChatGPT-4 bežiacom na modeli GPT-4, oproti ostatným testovaným AI. This work presents a newly developed application that is able to perform fully automated large-scale research for evaluating the safety and quality of AI-generated code. Also, a new way of evaluating the safety of AI-generated code has been presented, utilizing MITRE's methodology in combination with SAST tools performing static analysis on the code. In addition, the application is enhanced with an improved AI chatbot whose output is enhanced with the results of static analysis at generation time. The user inputs a dataset of prompts into the application, and if code with a vulnerability has been generated for a particular prompt, that vulnerability is scored by the established methodology, and the user is informed not only that the code is vulnerable, but how vulnerable it is. As part of the solution, large-scale, pilot testing of popular AIs, such as ChatGPT-4 or Gemini, is performed over a dataset of prompts using the new application, in contrast to existing studies. The results showed the dominance of ChatGPT-4 running on the GPT-4 model, over the other AIs tested.
Keywords:
generative AI; llm; security; cybersecurity; static analysis; sast; bandit; semgrep; codeql; chatgpt; gpt; gemini; copilot; generatívna umelá inteligencia; llm; bezpečnosť; kyberbezpečnosť; statická analýza; sast; bandit; semgrep; codeql; chatgpt; gpt; gemini; copilot
Available in a digital repository NRGL
Vliv AI nástrojů na kvalitu a bezpečnost kódu
Táto práca predstavuje novovytvorenú aplikáciu, ktorá je schopná vykonávať large scale výskum pre hodnotenie bezpečnosti a kvality kódu generovaného AI. Tiež bol predstavený nový spôsob vyhodnocovania ...
Automaty ve verifikaci
Šmahlíková, Barbora; Holík, Lukáš; Lengál, Ondřej
2024 - English
Regulární model checking je technika pro verifikaci nekonečněstavových systémů založená na automatech. Konfigurace systému jsou dány konečným automatem a přechody mezi nimi konečným převodníkem. Algoritmus pro verifikaci libovolných vlastností parametrických systémů specifikovaných v temporální logice LTL(MSO) již existuje. V této práci představíme rozšíření tohoto algoritmu, které umožňuje verifikaci hypervlastností parametrických systémů, tedy vlastností, ve kterých lze explicitně kvantifikovat nad několika cestami v systému. Specifikujeme podmínky, které musí platit pro dvojici tzv. advice bitů (složené z konečného automatu a konečného převodníku), která slouží jako svěděk toho, že je daná vlastnost v systému splněna. Algoritmus představený v této práci je implementovaný v nástroji ParaHyper - jediném existujícím nástroji pro verifikaci hypervlastností parametrických systémů. Tento nástroj využívá SAT solveru pro generování automatů a převodníků. Pokud je nalezen takový pár, který vyhovuje podmínkám pro advice bity, vlastnost je v systému splněna. Bylo provedeno experimentální vyhodnocení představeného algoritmu a bylo zjištěno, že ParaHyper je schopen generovat advice bity pro formule s abecedou až o 4 symbolech, pokud mají automat i převodník nejvýše 2 stavy. Pokud jsou však automat i převodník zadány uživatelem, ParaHyper umí efektivně zkontrolovat, zda vyhovují podmínkám i v případě větších abeced a většího počtu stavů. Regular model checking is an automata-based technique used for verification of infinite-state systems. The configurations of a system are encoded as a finite automaton and transitions between these configurations as a finite transducer. A technique for verifying arbitrary properties of parameterized systems specified in a temporal logic LTL(MSO) has already been introduced. We present an extension of this algorithm allowing verification of hyperproperties of parameterized systems where an explicit quantification over multiple execution traces is allowed. We specify conditions that need to hold for a pair of advice bits (a finite automaton and a finite transducer) that serves as a witness of the fact that the property holds in the system. The technique presented in this work is implemented in our tool ParaHyper - the only existing tool for the verification of hyperproperties of parameterized systems. The tool uses a SAT solver to generate automata and transducers. If a pair satisfying the conditions for advice bits is found, the property holds in the system. We performed an experimental evaluation of our approach and found that ParaHyper is able to generate advice bits for formulae with an alphabet up to 4 symbols if both the automaton and the transducer have at most 2 states. When a candidate pair is given by the user, ParaHyper can, however, efficiently check if it satisfies the conditions for advice bits even for larger alphabets and greater number of states.
Keywords:
regular model checking; hyperproperties; automata; verification; parameterized systems; regulární model checking; hypervlastnosti; automaty; verifikace; parametrizované systémy
Available in a digital repository NRGL
Automaty ve verifikaci
Regulární model checking je technika pro verifikaci nekonečněstavových systémů založená na automatech. Konfigurace systému jsou dány konečným automatem a přechody mezi nimi konečným převodníkem. ...
Material Characterization and Modeling of Interband Cascade Light Emitting Diodes
Herzánová, Kristína; Bastard, Gérald; Detz, Hermann
2024 - English
Tato práce se zaměřuje na charakterizaci materiálů a ztrátových mechanismů heterostruktur používaných v mezipásových kaskádových zařízeních a na modelování mezi-pásových kaskádových elektroluminiscenčních diod (ICLED). Mezipásová kaskádová zařízení, zejména lasery a elektroluminiscenční diody, mají zásadní význam pro fotonické aplikace ve střední infračervené oblasti vzhledem k jejich efektivitě a možnosti integrace do fotonických obvodů. Studie zahrnuje extrakci materiálových parametrů ze spektroskopické elipsometrie a FTIR měření a rozšíření stávajícího transportního modelu o zářivé rekombinační procesy, konkrétně o spontánní emisi v ICLED. Z různých ztrátových mechanismů v těchto zařízeních byla zvláštní pozornost věnována valenční mezipásové absorpci, která zhoršuje výkon mezipámových kaskádových zařízení v oblasti středních infračervených vlnových délek nad 4 m. Výsledky získané na základě experimentální charakterizace vlnovodů tvořených mezipásovými kaskádovými lasery (ICL) zkoumající jejich přenosové ztráty prokázaly vliv valenční mezipásové absorpce za různých operativních podmínek. Tento výzkum přispívá k optimalizaci struktur mezi-pásových kaskádových struktur, která vede ke zvýšení výkonu a širší použitelnosti v oblasti detekce, monitorování životního prostředí a biomedicínské diagnostiky. This thesis focuses on the material and loss characterization of heterostructures used in interband cascade devices and the modeling of interband cascade light-emitting devices (ICLEDs). Interband cascade devices, particularly lasers and light-emitting diodes, are critical for mid-infrared photonic applications due to their efficient operation and potential for integration into photonic circuits. The study involves extracting material parameters from spectroscopic ellipsometry and FTIR measurements, and extending an existing transport model to account for radiative recombination processes, specifically the spontaneous emission in ICLEDs. Among the different loss mechanisms in these devices, particular attention was given to the valence intersubband absorption, which degrades the operation of interband cascade devices in the mid-infrared wavelength region above 4 m. The results, obtained through experimental characterization of interband cascade laser (ICL) waveguides examining their transmission losses, demonstrated the impact of valence intersubband absorption under various operating conditions. This research contributes to the optimization of interband cascade structures, leading to enhanced performance and broader applicability in sensing, environmental monitoring, and biomedical diagnostics.
Keywords:
Interband Cascade Light Emitting Device (ICLED); Interband Cascade Laser (ICL); heterostructures; mid-infrared; material characterization; ellipsometry; spectroscopic techniques; waveguide characterization; valence intersubband absorption; recombination; spontaneous emission; Mezipásové kaskádové elektroluminiscenční zařízení; mezipásový kaskádový laser; heterostruktury; střední infračervená oblast; materiálová charakterizace; elipsometrie; spektroskopické techniky; charakterizace vlnovodu; valenční mezipásová absorpce; rekombinace; spontánní emise
Available in a digital repository NRGL
Material Characterization and Modeling of Interband Cascade Light Emitting Diodes
Tato práce se zaměřuje na charakterizaci materiálů a ztrátových mechanismů heterostruktur používaných v mezipásových kaskádových zařízeních a na modelování mezi-pásových kaskádových ...
Interpretation of emotions from text on social media
Tlustoš, Vít; Košař, Vlastimil; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Většina lidských interakcí probíhá buď prostřednictvím textu, nebo může být na text převedena pomocí speech-to-text technologií. Tato práce je věnována rozpoznávání emocí z takovýchto textů. Navzdory rozsáhlému výzkumu v této oblasti tři významné problémy přetrvávaly: neprozkoumaná nebo omezená účinnost metod napříč doménami, povrchní analýza výsledků a omezená použitelnost výstupů. Tyto výzvy řešíme navržením dvou modelů založených na modelu RoBERTa, které nazýváme EmoMosaic-base a EmoMosaic-large. Tyto modely byly trénovány na následujicích datasetech: SemEval-2018 Task 1:Affect in Tweets, GoEmotions, XED a DailyDialog. Na rozdíl od ostatních studií jsme naše modely trénovali na všech uvedených datasetech současně, přičemž jsme zachovali jejich původní kategorie. Výsledkem jsou modely, které dobře fungují napříč různými doménami a jsou přímo porovnatelné s ostatními metodami. Model EmoMosaic-large dokonce překonává nedávné jedno-doménové state-of-the-art modely na datasetech SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets a GoEmotions, což dokazuje jeho vynikající schopnosti napříč různými oblastmi. Pro zvýšení využitelnosti a reprodukovatelnosti našeho výzkumu poskytujeme veškerý kód a modely veřejně na: https://huggingface.co/vtlustos. Most human interactions are either text-based or can be converted to text using speech-to-text technologies. This thesis is dedicated to recognizing emotions from these texts. Despite extensive research in this domain, three significant challenges persisted: unexplored or limited cross-domain efficacy of the methods, superficial analysis of the result, and limited usability of the outcomes. We address these challenges by proposing two models based on the RoBERTa model, which we call EmoMosaic-base and EmoMosaic-large. These models were trained on the following datasets: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets, GoEmotions, XED, and DailyDialog datasets. In contrast to prior studies, we trained our models on all the datasets simultaneously while preserving their original categories. This resulted in models that exhibit strong performance across diverse domains and are directly comparable to other methods. In fact, EmoMosaic-large outperforms recent single-domain state-of-the-art models on SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets and GoEmotions datasets, demonstrating outstanding cross-domain performance. To promote the usability and reproducibility of our research, we make all our code and models public, available at: https://huggingface.co/vtlustos.
Keywords:
emotion classification from text; emotion recognition from text; cross-domain emotion recognition; GoEmotions; DailyDialog; XED; SemEval-2018 Task 1; klasifikace emocí z textu; rozpoznávání emocí z textu; rozpoznávání emocí napříč doménami; GoEmotions; DailyDialog; XED; SemEval-2018 Task 1
Available in a digital repository NRGL
Interpretation of emotions from text on social media
Většina lidských interakcí probíhá buď prostřednictvím textu, nebo může být na text převedena pomocí speech-to-text technologií. Tato práce je věnována rozpoznávání emocí z takovýchto textů. Navzdory ...
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning
Galba, Šimon; Kekely, Lukáš; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom dosiahnutia väčšej citlivosti voči konkrétnej emócii a skúma časové a nepriamo aj finančné nároky tohto ladenia. Inšpiráciou na vytvorenie tejto práce je stúpajúca integrácia umelej inteligencie v oblasti biológie, zdravotníctva ako aj psychológie a jedným z cieľov je aj skúmanie náročnosti vytvárať konkrétne modely neurónových sietí na účely v týchto vedách, čo by malo prispieť k lepšej dostupnosti modelov umenelej inteligencie. Práca stavia na základe implementácie modelu "AST: Audio Spectrogram Transformer" ktorá je verejne dostupná pod licenciou BSD 3-Clause License a využíva metódy ktoré boli doposiaľ využívané na klasifikáciu a rozpoznávanie obrazov vďaka premene zvukovej stopy na spektrogram. Výsledné hodnoty váženej presnosti sú následovné: 93.5% pre EMODB dataset, 92.8% pre EMOVO a 92,9% pre dataset RAVDESS. This thesis deals with the analysis and implementation of a neural network for the purpose of recognizing emotions from human speech using deep learning. The thesis also focuses on tuning this network to achieve greater sensitivity to a specific emotion and explores the time and indirectly the financial requirements of this tuning. The inspiration for creating this work is the increasing integration of artificial intelligence in the fields of biology, healthcare, as well as psychology, and one of the goals is also to study the complexity of creating specific models of neural networks for purposes in these sciences, which should contribute to better accessibility of artificial intelligence models. The work is based on the implementation of the "AST: Audio Spectrogram Transformer" model, which is publicly available under the BSD 3-Clause License and utilizes methods that have been used so far for classification and recognition of images by converting an audio track into a spectrogram. The resulting values of weighted accuracy are as follows: 93.5% for the EMODB dataset, 92.8% for EMOVO, and 92.9% for the RAVDESS dataset.
Keywords:
deep learning; Audio Spectrogram Transformer; speech emotion recognition; speech signal processing; emotion classification; hluboké učení; Audio Spectrogram Transformer; rozpoznávání emocí z řeči; zpracování řečového signálu; klasifikace emocí
Available in a digital repository NRGL
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning
Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom ...
NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web
Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz
Provider
Other bases