Navigacija

13E054OPG - Obrada i prepoznavanje govora

Specifikacija predmeta
Naziv Obrada i prepoznavanje govora
Akronim 13E054OPG
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija osnovne akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
Uslovljnost drugim predmetima nema
Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenti ovladaju osnovnim tehnikama za digitalnu obradu i prepoznavanje govornog signala.
Ishodi učenja (stečena znanja) Ishodi predmeta su da studenti ovladaju sledećim veštinama: izdvajanje terminalnih tačaka u snimljenoj govornoj sekvenci, procena osnovne učestanosti, projektovanje različitih tipova kvantizatora govornog signala, projektovanje sistema za prepoznavanje govora na bazi spektralne ili kepstralne analize ili primenom skrivenih Markovljevih modela.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta https://automatika.etf.bg.ac.rs/sr/13e054opg
Link ka predavanjima https://teams.microsoft.com/l/team/19%3A5GzNyUmuzOvSmegcakwcZheZ5TnwCr3iWFumR7uFwds1%40thread.tacv2/conversations?groupId=b9945d3b-f834-4caf-9505-70534273ce25&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Sadržaj teorijske nastave Modeliranje akustičkog talasa, Model uniformne tube, Obrada govornog signala u vremenskom domenu, Različite tehnike kvantizacije, Evaluacija kvantizatora, Homomorfna obrada govornog signala, LPC analiza govornog signala, Skriveni Markovljevi modeli i njihova primena u prepoznavanju govora.
Sadržaj praktične nastave U toku nastave studenti dobijaju tri praktična domaća zadatka, koja treba samostalno da reše na računaru: 1. procena osnovne učestanosti i segmentacija sopstvenog govora; 2. modeliranje i evaluacija kvantizatora za govorni signal; 3. modeliranje skrivenog Markovljevog modela. Osim toga u toku nastave studenti uče kako da naprave sistem za sintezu samoglasnika, sprovedu LPC analizu, i dr.
Literatura
  1. Digital processing of speech signals, L. Rabiner, R. Schafer,Prentice Hall, Englewood, 1979.
  2. Speech Processing, A dynamic and optimization oriented approach,Li Deng, Douglas O'Shaughnessy, Marcel Dekker, 2003.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
3 1 1
Metode izvođenja nastave predavanja, auditorne vežbe i praktične vežbe na računarima
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 70
Praktična nastava 30 Usmeni ispit 0
Projekti
Kolokvijumi 0
Seminari 0