Kurs:  SYGNAŁ MOWY

  1. Odpowiedzialny za kurs, jego miejsce zatrudnienia i e-mail:

  2. dr inż. Jerzy Sawicki, Instytut Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Zakład Cybernetyki i Elektroniki,
    e-mail: jerzy.sawicki@ps.pl

  3. Język wykładowy:

  4. polski

  5. Liczba punktów:

  6. 4

  7. Rodzaj studiów, kierunek, specjalność, kierunek dyplomowania:

  8. studia magisterskie dzienne jednolite, kierunek: elektronika i telekomunikacja, specjalność: inżynieria biomedyczna i akustyczna

  9. Status kursu dla ww. studiów:

  10. obowiązkowy

  11. Informacje o formach zajęć:
Sem.
Pkt.
Wykład
Zajęcia praktyczne
Seminarium
Ćw/ćw. komp.
Laboratorium
Projekt
G./sem.
F.z.
G./sem. F.z. G./sem. F.z. G./sem. F.z. G./sem. F.z.
waga waga waga waga waga
VIII
4
30
E
-
-
-
-
15
Z
-
-
1,0 - - 0,8 -
  1. Wymagane zaliczenie kursów poprzedzających (lub określenie wymaganej wiedzy):     

  2. Wymagana wiedza z podstaw teorii sygnałów.

  3. Program wykładów:

  4. Proces wytwarzania mowy: model typu źródło-filtr, modelowanie procesu artykulacyjnego za pomocą schematów zastępczych. Percepcja sygnału mowy: budowa narządu słuchu, zjawiska psychoakustyczne. Analiza i korekcja sygnału mowy nurka jako przykład spotykanych problemów psychoakustycznych. Analiza sygnału mowy: metody pomiarowe częstotliwości podstawowej głosu i częstotliwości formantowych.. Reprezentacja sygnału mowy w dziedzinie czasu i częstotliwości: FFT, LPC, analiza homomorficzna, spektrogramy. Synteza mowy - rozwiązania układowe. Automatyczne rozpoznawanie mowy: segmentacja i parametryzacja sygnału. Automatyczne rozpoznawanie głosów. Transmisja i przechowywanie sygnału mowy: redukcja objętości informacyjnej, systemy wokoderowe, kodowanie mowy w telefonii stacjonarnej i komórkowej. Sygnał mowy w systemach biometrycznych. Parametryczne i nieparametryczne metody analizy głosu. Zastosowanie modeli HMM, algorytmów genetycznych, logiki rozmytej, sztucznych sieci neuronowych w przetwarzaniu sygnału mowy. Perspektywy rozwojowe: konwersja mówców, tłumaczenie różnojęzycznego dialogu.

  5. Program zajęć praktycznych (harmonogram oraz instrukcje do ćwiczeń):

  6. Komputerowa edycja i analiza sygnału mowy. Pomiar częstotliwości podstawowej i częstotliwości formantów. Analiza spektrograficzna: wpływ kształtu okna czasowego i jego długości na wynik analizy. Metody gładzenia widma: LPC i kepstrum. Automatyczne rozpoznawanie samogłosek na podstawie pomiarów cech widmowych.

  7.  Literatura: