Opis predmeta
Uvod:
- definicija naključnega procesa in signala; uvedba nekaterih matematičnih orodij verjetnostnega računa in statistike.
Obdelava naključnih signalov:
- časovna in vzorčna povprečja, filtriranje naključnih signalov (Winnerjev in Kalmanov filter), ocenjevanje verjetnostnih porazdelitev (postopki »Expectation-Maximization« (EM), »Maximum A Posteriori« (MAP) in »Maximum Likelihood Linear Regression« (MLLR)).
Modeliranje stacionarnih in nestacionarnih naklučnih procesov:
- Gaussov proces, Poissonov proces, Gauss-Markov proces, Opis nestacionarnih procesov s Prikritimi Markovovimi modeli (HMM).
Primeri modeliranja tvorjenja, percepcije in obdelave govornega signala:
model tvorjenja govora »vir-filter«, perceptivini model in dekonvolucija govornega signala, časovno-frekvenčne parametrične predstavitve govornega signala, detekcija govornega signala, modeliranje govornega signala s HMM.
Cilji in kompetence
Cilj predmeta je seznaniti študenta z naprednimi metodami obravnave naključnih procesov in obdelave naključnih signalov. Posebej bodo obravnavani primeri iz obdelave govornih signalov.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, individualne konzultacije, projektno delo
Predvideni študijski rezultati
Po zaključku predmeta bo študent zmožen izkazati znanje in razumevanje iz:
– modeliranja stacionarnih in nestacionarnih naključnih procesov
– sodobnih metod obdelave naključnih signalov.
Reference nosilca
GRM, Klemen, ŠTRUC, Vitomir. Deep face recognition for surveillance applications. IEEE intelligent systems, ISSN 1541-1672, May/Jun. 2018, vol. 33, iss. 3, str. 46-50.
EMERŠIČ, Žiga, GABRIEL, Luka Lan, ŠTRUC, Vitomir, PEER, Peter. Convolutional encoder-decoder networks for pixel-wise ear detection and segmentation. IET biometrics, ISSN 2047-4946, May 2018, vol. 7, no. 3, str. 175-184.
KOVAČ, Jure, ŠTRUC, Vitomir, PEER, Peter. Frame-based classification for cross-speed gait recognition. Multimedia tools and applications, ISSN 1380-7501, 2017, vol. , no. , str. 1-23
KRAVANJA, Jaka, ŽGANEC, Mario, ŽGANEC GROS, Jerneja, DOBRIŠEK, Simon, ŠTRUC, Vitomir. Exploiting spatio-temporal information for light-plane labeling in depth-image sensors using probabilistic graphical models. Informatica, ISSN 0868-4952, 2016, vol. 27, no. 1, str. 67-84
GOLOB, Žiga, ŽGANEC GROS, Jerneja, ŠTRUC, Vitomir, MIHELIČ, France, DOBRIŠEK, Simon. A composition algorithm of compact finite-state super transducers for grapheme-to-phoneme conversion. V: SOJKA, Petr (ur.), et al. Text, speech and dialogue : proceedings, 19th International Conference, TSD 2016, Brno, Czech Republic, September 12-16, 2016, (Lecture notes in computer science, ISSN 0302-9743, Lecture notes in artificial intelligence, 9924). Switzerland: Springer. cop. 2016, str. 375-382
JUSTIN, Tadej, ŠTRUC, Vitomir, ŽIBERT, Janez, MIHELIČ, France. Development and evaluation of the emotional Slovenian speech database – EmoLUKS. V: KRÁL, Pavel (ur.), MATOUŠEK, Václav (ur.). Text, speech and dialogue : proceedings, 18th International Conference, TSD 2015, Pilsen, Czech Republic, September 14-17, 2015, (Lecture notes in computer science, ISSN 0302-9743, Lecture notes in artificial intelligence, 9302). Cham [etc.]: Springer. cop. 2015, str. 351-359
Temeljni viri in literatura
Robert MG, Lee DD (2004) An Introduction to Statistical Signal Processing. Cambridge University Press
Shlomo E (2007) Random signals and noise: a mathematical introduction. CRC Press
Rabiner L, Schafer R (2010) Theory and Applications of Digital Speech Processing. Prentince Hall
Pieraccini R (2012) The Voice in the Machine: Building Computers That Understand Speech. MIT Press
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana