Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Sammon mapping
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The study investigates the use of speech signal to recognise speakers’ emotional states. The introduction includes the definition and categorization of emotions, including facial expressions, speech and physiological signals. For the purpose of this work, a proprietary resource of emotionally-marked speech recordings was created. The collected recordings come from the media, including live journalistic broadcasts, which show spontaneous emotional reactions to real-time stimuli. For the purpose of signal speech analysis, a specific script was written in Python. Its algorithm includes the parameterization of speech recordings and determination of features correlated with emotional content in speech. After the parametrization process, data clustering was performed to allows for the grouping of feature vectors for speakers into greater collections which imitate specific emotional states. Using the t-Student test for dependent samples, some descriptors were distinguished, which identified significant differences in the values of features between emotional states. Some potential applications for this research were proposed, as well as other development directions for future studies of the topic.
EN
Fuzzy clustering is a popular unsupervised learning method that is used in cluster analysis. Fuzzy clustering allows a data point to belong to two or more clusters. Fuzzy c-means is the most well-known method that is applied to cluster analysis, however, the shortcoming is that the number of clusters need to be predefined. This paper proposes a clustering approach based on Particle Swarm Optimization (PSO). This PSO approach determines the optimal number of clusters automatically with the help of a threshold vector. The algorithm first randomly partitions the data set within a preset number of clusters, and then uses a reconstruction criterion to evaluate the performance of the clustering results. The experiments conducted demonstrate that the proposed algorithm automatically finds the optimal number of clusters. Furthermore, to visualize the results principal component analysis projection, conventional Sammon mapping, and fuzzy Sammon mapping were used.
EN
The aim of this study was to assess the applicability of Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of voice samples in diagnosing vocal nodules and polyps. Patients’ voice samples were analysed acoustically with the measurement of MFCC and values of the first three formants. Classification of mel coefficients was performed by applying the Sammon Mapping and Support Vector Machines. For the tests conducted on 95 patients, voice disorders were detected with accuracy reaching approx. 80%.
PL
Celem niniejszej pracy była ocena możliwości zastosowania analizy tzw. współczynników cepstralnych (ang. Mel Cepstral Coefficients (MFCC)) dla próbek rejestrowanego głosu pacjentów we wspomaganiu diagnozy guzów i polipów. Rejestracje mowy pacjentów poddane zostały analizie akustycznej, w której zastosowano parametry MFCC oraz wartości trzech pierwszych formantów. Do klasyfikacji współczynników cepstralnych zastosowano odwzorowanie Sammona oraz tzw. Maszynę Wektorów Nośnych. W testach wykonanych dla 95 rejestracji mowy pacjentów, zaburzenia głosu zostały wykryte z ok. 80% dokładnością.
PL
Przedstawiono fakty związane z odkryciem " Skarbu " z Roska k. Wielenia i dokonano wstępnej analizy warunków odlania tych odlewów. Omówiono badania wytypowanych odlewów ważne z punktu widzenia ich jakości. Przeprowadzono badania radiograficzne, badania składu chemicznego z uwzględnieniem klasyfikacji za pomocą sztucznej sieci neuronowej, tj. odwzorowania Sammona, badania metalograficzne i za pomocą mikroskopu skaningowego oraz opracowano wnioski.
EN
The facts connected with the discovery of the "Treasure " from Roska near Wielen are presented and the initial analysis of the conditions of pouring those castings has been made. Examinations of the selected castings important from the point of view of their quality have been carried out. Those were the following examinations: radiography, chemical composition including classification by means of artificilal neural network (Sammon mapping), metallography and SEM. Finally the relevant conclusions have been drawn.
PL
Wskazano możliwości w zakresie zastosowania współczesnej techniki komputerowej do interpretacji wyników analizy składu chemicznego odlewów z epoki brązu pod kątem ich lokalizacji, ze szczególnym uwzględnieniem rzutowania z przestrzeni wielowymiarowej w przestrzeń dwu i trójwymiarową z wykorzystaniem "odwzorowania Sammona". Przytoczono teoretyczne podstawy tego elementu sieci neuronowej. Opisano metodykę badań i stwierdzono, że wykorzystane oprogramowanie daje szerokie możliwości w tym zakresie. Ocena wyników badań jest bardzo precyzyjna i może być zastosowana w innych dziedzinach zajmujących się badaniami, wszędzie tam, gdzie duża ilość wyników jest trudna do interpretacji metodami klasycznymi. Przytoczony przykład potwierdza tezę, że sztuczne sieci neuronowe /w tym przypadku "odwzorowanie Sammona" / z powodzeniem mogą być wykorzystane w tych przypadkach, gdzie ludzki umysł ma problemy z właściwą oceną dużej ilości danych oraz z ich prawidłowym i jednoznacznym przetworzeniem dla obserwatora.
EN
The following paper presents modem possibilities of interpretation of chemical analysis of castings made in the Bronze Age and their localization using current computer techniques. By means of Sammon mapping we attempted to project the data from the multi-dimensional space into two- or three-dimensional ones. A theoretical basis for this type of neural network, as well as the used methods are described below. The applied software has proven to offer wide possibilities in this respect. The obtained results are accurate, which suggests that this method can also be used in those fields of science where classical methods of data interpretation are not sufficient for a large number of collected parameters. We conclude: the presented example supports the thesis that the artificial neural network (i.e. Sammon mapping) can be a good tool for the proper data interpretation, as well as their processing for the observer.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.