Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Wielgat, R." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
The EMA study on the inter-individual variability and differences in articulation between polish oral and nasalised vowels
Autorzy:
Wielgat, R.
Lorenc, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/93084.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie
Tematy:
electromagnetic articulography
inter-individual variability
articulatory phonetics
oral vowels
nasalised vowels
artykulacja elektromagnetyczna
zmienność międzyosobnicza
fonetyka artykulacyjna
samogłoska ustna
samogłoska nosowa
Opis:
The electromagnetic articulography (EMA) is a relatively exact and efficient method used in study on speech production physiology. It allows to precisely estimate movement trajectories of speech articulators like tongue, lips, jaw etc. by tracking position of sensors fixed to the articulators. This paper presents results of EMA research on Polish oral and nasalised vowels in orthography represented by the graphemes <ę>, <ą>. Inter-individual variability of tongue and lips position in X-axis direction during realization of the same phoneme has been estimated. Differences between oral and nasalised vowels in terms of movement of articulators in X-axis direction have been assessed too.
Źródło:
Science, Technology and Innovation; 2017, 1, 1; 17-26
2544-9125
Pojawia się w:
Science, Technology and Innovation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Projekt koncepcyjny bazy danych do przechowywania nagrań z badań artykulograficznych mowy polskiej
Conceptual design of a database to store recordings from articulographic studies of Polish speech
Autorzy:
Wielgat, R.
Jędryka, R.
Mik, Ł.
Król, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/93088.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie
Tematy:
artykulacja elektromagnetyczna
baza danych
sieć bayesowska
odwrócenie mowy
kamera akustyczna
fonetyka artykulacyjna
fonetyka akustyczna
electromagnetic articulography
database
Bayesian network
speech inversion
acoustic camera
articulatory phonetics
acoustic phonetics
Opis:
W artykule opisano strukturę i funkcjonalność bazy danych artykulograficznych do przechowywania danych z badań przeprowadzanych z wykorzystaniem artykulografu elektromagnetycznego, kamery akustycznej i 3 kamer wideo. Baza danych umożliwia selektywne pobieranie różnych typów danych, w szczególności dotyczących mówcy, sesji nagraniowej, nagrań oraz eksperymentów. Opisano strukturę i budowę bazy danych. Przedstawiono również potencjalne przyszłe zastosowania do przeprowadzania analiz statystycznych oraz w eksperymentach dotyczących inwersji mowy z wykorzystaniem modeli sieci Bayesa.
The article describes the structure and functionality of the articulographic database for storing data from articulographic research using an electromagnetic articulograph, an acoustic camera and 3 video cameras. The database enables selective extraction of various types of data for scientific research and interoperates with programs that carry out experiments. Structure and construction of the database is described. Potential future application in statistical analysis and experiments on speech inversion using dynamic Bayesian networks (DBN) was also presented.
Źródło:
Science, Technology and Innovation; 2017, 1, 1; 64-72
2544-9125
Pojawia się w:
Science, Technology and Innovation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fusing the electromagnetic articulograph, high-speed video cameras and a 16-channel microphone array for speech analysis
Autorzy:
Mik, Ł.
Lorenc, A.
Król, D.
Wielgat, R.
Święciński, R.
Jędryka, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200263.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
electromagnetic articulography
microphone array
vision system
speech analysis
artykulograf elektromagnetyczny
system wizyjny
analiza mowy
Opis:
Electromagnetic articulography (EMA) is one of the instrumental phonetic research methods used for recording and assessing articulatory movements. Usually, articulographic data are analysed together with standard audio recordings. This paper, however, demonstrates how coupling the articulograph with devices providing other types of information may be used in more advanced speech research. A novel measurement system is presented that consists of the AG 500 electromagnetic articulograph, a 16-channel microphone array with a dedicated audio recorder and a video module consisting of 3 high-speed cameras. It is argued that synchronization of all these devices allows for comparative analyses of results obtained with the three components. To complement the description of the system, the article presents innovative data analysis techniques developed by the authors as well as preliminary results of the system’s accuracy.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 3; 257-266
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie metody niejawnych modeli Markowa w automatycznej detekcji wybranych wad wymowy
Application Hidden Markov Models to Automatic Detection of Speech Disorder
Autorzy:
Wielgat, R.
Zieliński, T.
Świętojański, P.
Żołądź, P.
Woźniak, T.
Grabias, S.
Król, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152366.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
współczynniki HFCC
współczynniki MFCC
niejawne modele Markowa
terapia logopedyczna
human factor cepstral coefficients
Mel-frequency cepstral coefficients
hidden markov models
logopedic therapy
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących automatycznej detekcji wad wymowy u dzieci. Jako materiał badawczy zostały wykorzystane nagrania pochodzące od dzieci z wadami wymowy. Zadanie polegało na rozpoznaniu nieprawidłowo realizowanego fonemu w wybranych słowach testowych. Detekcja była dokonywana za pomocą metod rozpoznawania mowy, w których jako cec sygnału mowy użyto dwóch najbardziej obiecujących rodzajów cech: współczynnika MFCC praz współczynników HFCC. Jako klasyfikatora użyto metody niejawnych modeli Markowa (HMM), gdzie modelowanymi jednostkami fonetycznimi były zarówno fonemy jak i całe słowa. W badanych metodach dobrano ich parametry w celu zmaksymalizowania skuteczności rozpoznawania. W artykule zaprezentowano również analizę porównawczą wyników rozpoznawania otrzymanych z wykorzystaniem metody HMM oraz testowanej w poprzednich pracach metody nieliniowej transformacji czasowej (DTW).
The results of research on automatic detection of the pathological phoneme pronunciation are presented in the paper. Speech samples came from speech impaired children and persons who imitated pathological phoneme pronunciation. The recognition task was to find wrongly realized phoneme in the selected test utterances. At the reature extraction stage the most effective features` types have been used: standard Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and recently proposed Human Factor Cepstral Coefficients (HFCC). As a classificator hidden Markov models, with modeled speech unit being a phoneme as well as a whole word, have been used. The parameters of the HMMs were adjusted in order to achieve the best recognition accuracy. Comparision of the HMM and DTW methods is also presented in the paper.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 417-420
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies