Tyrimas skirtas kalbos signalų kokybinių charakteristikų analizei, įvardinant galimybes, kurių pagalba atliekamas garsų atpažinimas, taip pat atskleidžiant kalbos signalų kriterijus, padedančius atlikti kokybinės charakteristikos analizę. Darbe analizei naudojamas kalbos signalų garsynas, kuriame sukaupta diktorių šnekos įrašai. Tokiu būdu tyrimo tikslas - sukurti kalbos signalų kokybinių charakteristikų analizės algoritmą, kuris galėtų automatiškai nustatyti ar padarytas žodžio įrašas atitinka nustatytus kriterijus. Šiam tikslui pasiekti reikia išanalizuoti esamus segmentavimo algoritmus, išskiriant jų privalumus ir trūkumus, sukurti signalų kokybės nustatymo algoritmą, pasiruošti kalbos signalų kokybės nustatymo tyrimui duomenis, įvertinti kalbos signalų kokybės nustatymo algoritmo rezultatus, apibendrinti tyrimo rezultatus. Tyrimui atlikti remsimės moksline literatūra bei apibendrintais metodais, eksperimento įgyvendinimui – eksperimentinio matavimo bei statistinės analizės metodais. Tyrimui vykdyti ketiname sudaryti kalbos signalų kokybės analizės algoritmą, parenkant kalbos signalų kokybės charakteristikų kriterijus. / Research for the qualitative characteristics of the speech signal analysis, a description of the potential that exists to accomplish the recognition of sounds, including speech detection criteria to facilitate analysis was performed for qualitative characteristics. The paper used in the analysis of speech corpus in which the accumulated announcer speech recordings. Thus, the study objective - to establish the qualitative characteristics of speech analysis algorithm which can automatically determine whether the word record made the qualifying criteria. To achieve this requires the examination of existing segmentation algorithms, highlighting their advantages and disadvantages of a signal quality determination algorithm, speech preparation of quality research data, to evaluate speech quality determination algorithm, the results of the research findings. We base the scientific study of literature and summarized the methods for the implementation of the experiment - the experimental measurement and statistical analysis. The study we intend to carry out a speech quality analysis algorithm, the choice of speech quality performance criteria.

Šiame darbe tiriamos trimatės Blender aplinkos panaudojamumo garsinių signalų modeliavimui galimybės. Darbe aprašyta programos vartotojo sąsaja, vidinė architektūra, ištirtos vidinio programavimo galimybės ir pateikti tyrimų rezultatai. Naudojant Python programavimo kalbą buvo sukurta garsinių signalų analizės ir vizualizavimo programa SigBlender, veikianti Blender aplinkoje. Programa naudoja beveik periodinių garso signalų periodų išskyrimo algoritmą, kuris buvo sukurtas ir realizuotas darbo metu. Naudojant tekstinį redaktorių Notepad++ sukurta nauja programavimo aplinka, integruojanti Python ir Blender programas. Darbe pateikiami trimačiai garso signalų ir jų amplitudinių charakteristikų grafikai, demonstruojantys trimatės grafikos privalumus garsinių signalų vizualizavime. / This work studies feasibility of a three-dimensional environment, called Blender, for sound signal modeling. It describes user interface and architecture of the environment and analyses capabilities of internal programming. During the work a program for a sound signal analysis and visualization was developed. It was written using Python programming language and was called SigBlender. For extraction of periods of almost periodical sound signals SigBlender uses an algorithm which was developed and implemented during this work. By using the text editor Notepad++ a new programming environment was created and used for coding. Charts of sound signals and their spectral characteristics presented throughout this work illustrate the benefits of visualizing sound signals in a three-dimensional space.

The task of our work is segmentation of a speech signal when having a speech waveform and parameters of the segments. We used dynamic programming approach.

In this work is analyzed the use of digital filter to improve the quality of a speech signal. For this purpose the influence of noises on the understanding of language is inspected and the digital filter design with optimal pole placement is presented. In the process of experimentation the speech signal was recorded by using Praat program, generated noise is made by means of Matlab function randn (n) or the sum two or one cosines. The notated speech signal is mixed with the generated noise. The algorithm based on Matlab program is created to sum up the meanings of speech signal with the corresponding meanings of the noise amplitudes. In order to improve the quality of speech signal mixed with the generated noise, the low pass, notch and strip filters is used, depending on noise, which has been used for connection of noise and a speech signal. The used programs are written down by program Matlab. In the end of the work are show the texts of the algorithms, the text of the created filters and groups of words.

Darbo pradžioje apžvelgiamos vartotojo sąsajos, kokios yra ateities perspektyvos smegenų-kompiuterio sąsajoms, kokie tyrimai atliekami šioje srityje. Aprašoma, kas yra elektroencefalografija (EEG), kaip atsiranda elektriniai impulsai smegenyse ir ką nagrinėja neuroestetikos mokslas. Magistrinio darbo tikslas buvo ištirti, kokiu tikslumu galima prognozuoti, ar subjektui patiks paveikslas. Prognozės yra atliekamos iš subjekto EEG signalų, kurie yra gaunami naudojant Neurosky MindWave įrenginį. Duomenų klasifikavimui yra naudojamas vienasluoksnis neuroninis tinklas sukurtas su MATLAB programine įranga. Darbo metu buvo sukurta iPad kompiuteriui skirta programa, kuri vaizduoja stimulus ir įrašinėja EEG duomenis iš Neurosky MindWave įrenginio. Stimulams yra naudojami įvairių laikotarpių, skirtingų autorių tapybos darbai. Tyrimas parodė, kad įmanoma prognozuoti vartotojo pasirikimą tiksliau negu atsitiktinumas. Klasifikatoriaus tikslumas daugiausia duomenų turinčiam subjektui siekia iki 74%. Tuo tarpu apmokant dirbtinį neuroninį tinklą visų subjektų duomenimis, klasifikatoriaus tikslumas yra labai panašus į atsitiktinumą – 55%. / The aim of this thesis is to study the accuracy of prediction of subject’s preferences when observing various paintings. Prediction is caried out using subject’s EEG signals which are produced using Neurosky MindWave device. To clasify data one layer artificial neuron network is used. The network is a MATLAB application. For this study application for iPad is created. This application represents and records EEG data from Neurosky MindWave device. In order to produce stimuli subjects are presented with paintings by various artists from different epoches. The study showed that it is posible to predict the preference with accuracy greater than a mere chance. The classifier’s accuracy for the subject with most data is up to 74% (average 64.58%). For other subjects’ the accuracy of prediction of 58% is reached.

Darbo tikslas - atlikti gęstančių sinusinių signalų modelių klasės įvertinimo metodų lyginamąją analizę, palyginant Kumaresan – Tufts ir DMUSIC metodus. Darbe trumpai aprašyta šių metodų teorinė dalis. Pagrindinis dėmesys skiriamas šių metodų eksperimentiniam palyginimui. Eksperimentams atlikti buvo sukurta grafinė vartotojo sąsaja MATLAB aplinkoje. Aprašyti atlikti eksperimentai skirti, polių tikslumo įvertinimo tyrimui bei slenkstinės SNR nustatymui. Nagrinėjami tiek lėtai gęstantys, tiek greitai gęstantys signalai. Pateikiami skaitinių eksperimentų rezultatai bei programiniai MATLAB kodai. / The aim of this study is the comparative analysis of damped sinusoidal signal model class estimation methods. Two methods – Kumaresan – Tufts and DMUSIC – are compared. Theoretical preliminaries of these methods are described briefly in the work. The main attention is paid to experimental comparison of these methods. In order to conduct experiments, a MATLAB graphical user interface was created. The experiments devoted to investigation of poles estimation accuracy and to determining of the threshold and SNR. Both slowly damped and quickly damped signals are considered. The results of numerical experiments are presented and MATLAB programs are given.

The paper gives a detailed examination of the pragmatic features of spontaneous (unprepared) conversation in English. The analysis is based on radio and everyday conversations. It covers such pragmatic features as backchannels, overlaps, and repairs. Two types of spontaneous conversations were subjected to analysis – partially prepared radio discussions and spontaneous (unprepared) everyday conversations. The method chosen for the study was conversation analysis. The research demonstrated that the spontaneous everyday conversations were more ‘messy’ in terms of produced backchannels and overlaps since all the speakers were self-selectant and there was no monitor, as in the radio discussions. However, the radio discussions contained more repairs which were due to a high planning effort on the part of the speakers. All the analyzed disfluencies proved to be natural components of face-to-face interactions performing the function of cooperation. The disfluencies for the most part did not add to the main content of the conversations and discussions; however, some modifications in the speakers’ utterances did take place as a reaction to certain backchannels and overlaps. The disfluencies appeared to be useful devices used for the expression and interpretation of the intended meanings of the speakers. / Šitas darbas detaliai nagrinėja spontaniško (neparuošto) pokalbio pragmatinius bruožus anglų kalboje. Tyrinėjimas apima tokius pragmatinius bruožus kaip atsakomosios reakcijos signalai (backchannels), taisymai (repairs) ir overlaps, kai pokalbio dalyviai kalba vienu metu. Spontaniškiems pokalbiams yra būdingos kalbėtojų kaitos procesai, kurie gali pasižymėti įvairiais kalbėjimo nesklandumais (disfluencies). Kalbėjimo nesklandumai yra būdingi visiems pokalbių tipams (žanrams). Šito darbo dėmesio centre yra faktoriai, sąlygojantys spontanišką bendravimą; skirtumai tarp spontaniško ir paruošto pokalbio; šnekos nesklandumų tipai radijo ir kasdieniame spontaniškame bendravime, ir reliatyvus šitų nesklandumų dažnumas abėjų tipų pokalbiuose. Dažniausiai kalbėtojų kaitos procesų ypatybės ir leidžia atskirti pokalbių tipus ( rūšis). Paruoštame pokalbyje perėjimas nuo vieno kalbėtojo pasisakymo prie kito yra sklandus: vienas kalbėtojas pradėda, užbaigia savo pasisakymą, po to kitas kalbėtojas pradėda kalbėti ir užbaigia savo pasisakymą. Toks sklandumas išplaukia iš kalbėtojų išankstinio žinojimo, ką sakyti ir kiek sakyti. Spontaniškame pokalbyje kalbėtojai tokio žinojimo neturi; bendravime nėra aiškiai apibrėžto plano, dėl to jam yra būdingi kalbėjimo nesklandumai. Buvo analizuoti du spontaniškų pokalbių tipai- iš dalies paruoštos radijo diskusijos ir spontaniški (neparuošti) kasdieniai pokalbiai. Tyrimo tikslai buvo: apibrėžti pasitaikusių nesklandumų tipus radijo ir... [toliau žr. visą tekstą]