Digitalna obrada govora
Nositelji
Laboratorijske vježbe
Opis predmeta
Studijski programi
Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)Ishodi učenja
- prepoznati značaj digitalne obradbe govora i njene primjene
- opisati način nastajanja govornog signala i pripadne fizikanle modele
- usporediti načine modeliranja govornog signala u vremenski kontinuiranoj i diskretnoj domeni
- primijeniti postupke linearne predikcije u svrhu modeliranja govora
- upotrijebiti homomorfnu obradu govora u svrhu estimacije pobude i modela vokalnog trakta
- razviti jednostavne algoritme obradbe govora korištenjem Matlaba
- analizirati utjecaj kvantizacije koeficijenata modela na njegovu točnost i stabilnost
- primijeniti postupke prepoznavanja samoglasnika i glasa govornika
Oblici nastave
Nastava na predmetu organizirana je kroz dva nastavna ciklusa. Prvi ciklus se sastoji od 7 tjedana nastave i međuispita, dok drugi ciklus sadržava šest tjedna nastave i završni ispit. Nastava se provodi kroz ukupno 15 tjedana s tjednim opterećenjem od 2 sata.
Samostalni zadaciNastavno opterećenje na predmetu vezano uz samostali rad studenata iznosi 90 sati, koje studenti provode kroz programske vježbe i pripreme za provjere znanja. Domaću zadaću za svaki nastavni ciklus čini izvještaj samostalnog rada studenata na programskim vježbama. Ovaj izvještaj obuhvaća i izvještaj s laboratorijskih vježbi. U okviru samostalnog rada student treba proučiti poglavlja iz udžbenika i skripte koja su navedena u tjednom planu nastave, te izvršiti i dokumentirati zadatke za samostalni rad koji su vezani uz pojedina poglavlja.
LaboratorijTokom semestra organizirane su laboratorisjke vježbe u skladu s tjednim planom nastave. Ove vježbe služe kao pomoć studentima u samostalnom provođenju preostalih programskih vježbi na predmetu.
Način ocjenjivanja
Kontinuirana nastava | Ispitni rok | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
Vrsta provjere | Prag | Udio u ocjeni | Prag | Udio u ocjeni | ||
Laboratorijske vježbe | 0 % | 10 % | 0 % | 10 % | ||
Domaće zadaće | 0 % | 20 % | 0 % | 20 % | ||
Međuispit: Pismeni | 0 % | 30 % | 0 % | |||
Završni ispit: Pismeni | 0 % | 30 % | ||||
Završni ispit: Usmeni | 10 % | |||||
Ispit: Pismeni | 50 % | 60 % | ||||
Ispit: Usmeni | 10 % |
Napomena / komentar
Provjere znanja vezane uz zajedničke laboratorijske vježbe i domaće zadaće boduju se zajednički na osnovu predanih izvještaja u prvom i drugom ciklusu. Uvjet za ostvarenje prava pristupa usmenom dijelu završnog ispita jest da je student na međuispitu i na pisanom dijelu završnog ispita ostvario barem 50% mogućih bodova.
Tjedni plan nastave
- Predavanja (P): Uvod u digitalnu obradu govora i njene primjene, Postupci za automatsko prepoznavanje govora, govornika i jezika, Osnove digitalne sinteze govornog signala, sustavi za Text-to-Speech, Sustavi za dijalog čovjeka i računala, primjene u virtualnoj stvarnosti; Lab. vježbe (L): Pog: Pregled primjena postupaka digitalne obradbe govora, Pog: Osnove procesa nastajanja govora, Pog: Nauke o govoru i jeziku.
- Predavanja (P): Proces nastajanja govora; Osnove fizikalnog modela; Lab. vježbe (L): Pog. 1: Snimanje govornih signala korištenjem zvučnih kartica.
- Predavanja (P): Akustički model vokalnog trakta; Lab. vježbe (L): Pog. 2: Analiza svojstava govornih signala u vremenskoj domeni.
- Predavanja (P): Modeliranje pobudnog signala vokalnog trakta; Lab. vježbe (L): Pog. 3: Spektralna analiza govora i spektrogrami i Pog. 4: Analiza formantne strukture govora.
- Predavanja (P): Model vokalnog trakta sa spojenim cijevima, Vremenski diskretan model vokalnog trakta; Lab. vježbe (L): Pog. 5: Automatska klasifikacija samoglasnika na osnovu formantne strukture.
- Predavanja (P): Linearna predikcija i primjena za modeliranje govornog signala; Lab. vježbe (L): Pog. 6: Automatska klasifikacija govornika na osnovu formantne strukture.
- Predavanja (P): Autokorelacijski postupak određivanja LPC modela; Lab. vježbe (L): Pog. 7: Postupci linearne predikcije.
- Međuispit
- Predavanja (P): Svojstva LPC modela određenog postupkom autokorelacije; Lab. vježbe (L): Pog. 8: Primjena autokorelacijskog postupka izračunavanja prediktora za modeliranje govornog signala i Pog. 9: Levinson-Durbinov algoritam i analiza dobitka predikcijskog kodiranja.
- Predavanja (P): Metoda kovarijance za određivanje LPC modela, Parametarski skupovi za opis vremenski krakotrajnog modela spektra govornog signala; Lab. vježbe (L): Pog. 10: Kovarijantni postupak linearne predikcije.
- Predavanja (P): Homomorfna obrada govornog signala; Lab. vježbe (L): Pog. 11: Utjecaj kvantizacije koeficjenata LPC filtra.
- Predavanja (P): Primjena kepstralne analize na govorni signal; Lab. vježbe (L): Pog. 12: Homomorfna analiza govornog signala.
- Predavanja (P): Uvod u automatsko prepoznavanje govora, Postupci analize govora za automatsko prepoznavanje; Lab. vježbe (L): Pog. 13: Određivanje zvučnosti i osnovne frekvencije titranja glasnica.
- Predavanja (P): Vektori značajki, statistički modeli i postupci klasifikacije za automatsko prepoznavanje govora; Lab. vježbe (L): Pog. 14: Primjer kompletnog kodera govornog signala.
- Završni ispit