Klasyfikacja mówców oparta na modelowaniu GMM-UBM dla mowy o różnej jakości

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Klasyfikacja mówców oparta na modelowaniu GMM-UBM dla mowy o różnej jakości"

Transkrypt

1 Artur Janicki Tomasz Staroszczyk Zakład Systemów Teletransmisyjnych Instytut Telekomunikacji Politechnika Warszawska Klasyfikacja mówców oparta na modelowaniu GMM-UBM dla mowy o różnej jakości Artykuł opisuje eksperymenty dotyczące niezależnej od tekstu klasyfikacji mówców z wykorzystaniem modeli GMM- UBM dla wąskopasmowego sygnału mowy o różnej jakości. Badania prowadzono dla mowy niekodowanej oraz dla mowy transkodowanej z użyciem kodeków stosowanych w telefonii stacjonarnej (G.711), mobilnej (GSM 06.10, GSM 06.60) i internetowej (Speex, G.723.1). Modele poszczególnych mówców zostały wygenerowane przez adaptację uniwersalnego modelu mówcy UBM do fraz uczących za pomocą algorytmu MAP (maximum a posteriori). Prowadzono eksperymenty w warunkach dopasowania, tzn. kiedy system był uczony i testowany na mowie o tej samej jakości, oraz niedopasowania, gdzie uczono i testowano na sygnałach o różnej jakości. Dla nagrań z bazy TIMIT osiągnięto dokładność klasyfikacji w granicach 81,5% - 93% w warunkach dopasowania; przy niedopasowaniu następowało obniżenie dokładności klasyfikacji, zwykle zależne od różnicy jakości. Wykazano, że model wygenerowany w oparciu o kodek Speex jest najbardziej skuteczny dla niedopasowanych warunków klasyfikacji. 1. Wstęp Systemy rozpoznawania mówców często mają za zadanie rozpoznać mówcę, którego głos został przetransmitowany przez kanał telekomunikacyjny. Tak się dzieje na przykład w przypadku systemu weryfikacji klientów banku składających telefoniczne dyspozycje. Systemy te przechowują matematyczne modele głosów klientów, z którymi porównywany jest głos telefonującego. Głos ten może być różnej jakości, gdyż modyfikowany jest przez kanał telekomunikacyjny. Elementem, który ma istotny wpływ na jakość, jest zastosowany kodek mowy. Inny kodek stosuje telefonia stacjonarna, inne są używane w telefonii komórkowej, a jeszcze inne w telefonii internetowej (VoIP). Niniejsza praca ma na celu pokazanie, jak zmienia się poprawność systemu rozpoznawania mówcy w koncepcji GMM-UBM dla sygnału mowy o różnej jakości. Jest to istotne z tego względu, że system nie ma zwykle możliwości sprawdzenia jaki kodek zastosowano w kanale telekomunikacyjnym, przez który uwierzytelnia się użytkownik. Badania ograniczono do sygnałów wąskopasmowych, tzn. próbkowanych z częstotliwością 8 khz. Rozpatrywano problem rozpoznawania mówcy niezależnego od tekstu, tzn. takiego, gdzie system testowany jest na innych frazach niż te, które wykorzystane zostały w procesie uczenia. Problematyka dotyczy rozpoznawania mówcy w zbiorze zamkniętym (w tym wypadku 462 mówców), jednak wnioski z eksperymentów można rozszerzyć na zagadnienia pokrewne, np. weryfikację mówcy, czyli sprawdzanie, czy mówca jest tym, za kogo się podaje. 2. Badania nad rozpoznawaniem mówców 2.1. Algorytm GMM-UBM Najbardziej rozpowszechnioną techniką modelowania mówcy w problemie rozpoznawania niezależnego od tekstu jest zastosowanie liniowej kombinacji rozkładów normalnych GMM (Gaussian Mixture Models). Model GMM jest tworzony dla każdego mówcy aby odwzorować

2 wielowymiarowy rozkład gęstości prawdopodobieństwa wektorów wyekstrahowanych na bazie sygnału mowy, np. wektorów współczynników MFCC (mel-cepstrum). Uczenie modelu GMM realizuje się najczęściej poprzez adaptację parametrów modelu mówcy uniwersalnego UBM (Universal Background Model) [10], za pomocą algorytmu MAP (maximum a posteriori). Technikę tę określa się często akronimem GMM-UBM. Algorytm MAP zapewnia modyfikację tylko tych komponentów modelu, które dobrze opisywane są przez dane uczące dla których zgromadzono wystarczającą ilość danych uczących. Komponenty niedostatecznie reprezentowane przez zbiór danych trenujących przejmowane są natomiast bezpośrednio z modelu UBM. Proces rozpoznawania mówcy (czyli testowania modelu) polega na obliczeniu prawdopodobieństwa (ściślej: logarytmu prawdopodobieństwa, log-likelihood) tego, że sygnał testujący pochodzi od danego mówcy, przy czym każdy z mówców reprezentowany jest przez odrębny model GMM. W przypadku klasyfikacji dla testowanej wypowiedzi przeglądane są zatem modele wszystkich mówców, a nagranie zostaje zaklasyfikowane do mówcy, dla którego osiągnięto najwyższą wartość tego prawdopodobieństwa Bazy nagrań wykorzystywane do eksperymentów z rozpoznawaniem mówcy W badaniach nad rozpoznawaniem mówcy wykorzystuje się różne bazy nagrań, m.in. w zależności od tego, jaka jakość sygnału mowy jest wymagana, a także jakie aspekty rozpoznawania są badane. Na przykład do eksperymentów z weryfikacją mówcy wskazane jest, aby była to baza wielosesyjna, tzn. taka, w której nagrania od mówców pochodzą z różnych sesji, oddalonych w czasie. Poniżej wymieniono najczęściej wykorzystywane bazy nagrań. NIST Speaker Recognition Evaluation 1999 [8] baza dla języka angielskiego, stworzona z myślą o eksperymentach z rozpoznawaniem mówcy, podobnie jak jej kolejne wersje w następnych latach. Zawiera 2728 pięciominutowych konwersacji, pochodzących łącznie od 640 mówców. TIMIT [5] baza stworzona wspólnie przez Massachusetts Institute of Technology (MIT), SRI International (SRI) i Texas Instruments (TI) dla 8 dialektów amerykańskiego języka angielskiego. Zawiera zdania bogate fonetycznie pochodzące od 630 mówców obojga płci, nagrane z jakością 16 bit/próbkę przy częstotliwości próbkowania 16 khz. Każdy mówca wypowiada 10 zdań (tak zwane zdania SX, SA i SI). PolyVar baza opracowana przez stowarzyszenie ELRA [4] dla języka francuskiego. Zawiera nagrania cyfr, liczb, pojedynczych słów dot. turystyki, dat, godzin, pochodzące od 72 mówców, którzy powtarzali sesje nagrań wielokrotnie (2-100 razy) i 71 mówców, którzy uczestniczyli w jednej sesji. Jakość telefoniczna Rozpoznawanie mówców dla mowy o różnej jakości W literaturze spotyka się zwykle badania dotyczące rozpoznawania mówców dla sygnałów szerokopasmowych lub dla mowy o jakości telefonicznej, co oznacza zwykle użycie kodeka G.711. Są jednak prace, które poświęcają więcej uwagi zagadnieniom różnic w jakości sygnałów wąskopasmowych i rozpatrują problem rozpoznawania mówcy dla mowy kodowanej. Przykładem jest [9], gdzie wykazano, że poprawność rozpoznawania mówcy dla kodeków GSM 06.10, G i G.729 zależy wyraźnie od jakości percepcyjnej kodeka. W [1] badano kodeki GSM i wykazano, że za spadek poprawności rozpoznawania mówcy odpowiedzialny jest w głównej mierze niski rząd predykcji w tych kodekach. Osiągnięto poprawność rozpoznawania 68,5% oraz 71,8%, odpowiednio dla GSM i GSM Badano jedynie warunki dopasowania, tzn. rozpoznawanie przeprowadzano dla tej samej jakości sygnału, dla której tworzono modele mówców. Kodek GSM badano też w [6] dla korpusu ARADIGIT, zawierającego

3 nagrania cyfr w języku arabskim pochodzące od 60 mówców. Uzyskano wówczas dokładność klasyfikacji na poziomie 78,06%. Inny projekt [12] dotyczył badania degradacji poprawności klasyfikacji mówców dla mowy transkodowanej kodekiem Speex [13], stosowanym w transmisji VoIP. Zasugerowano, że kodek Speex może być przydatny w tworzeniu modeli mówców, gdyż zapewnia stosunkowo wysoką poprawność rozpoznawania w warunkach niedopasowania. 3. Opis eksperymentu 3.1. Użyta baza nagrań W niniejszym badaniu wykorzystano bazę TIMIT. Wprawdzie nie jest ona dedykowana ściśle do eksperymentów z rozpoznawaniem mówcy, bo nie uwzględnia np. wielosesyjności, zawiera jednak nagrania wielu mówców (630) i używana była z powodzeniem w podobnych badaniach [1]. Zdecydowano, by zbiór zawarty w folderze TEST zawierający wybrane nagrania każdego z dialektów (łącznie 1680 nagrań pochodzących od 168 mówców) wykorzystać do utworzenia uniwersalnego modelu tła UBM. Nagrania w folderze nazwanym oryginalnie TRAIN wykorzystano zarówno do uczenia modeli (do tego użyto zdań SX, których każdy mówca wypowiada 5), jak i testowania (tu użyto zdań SA i SI). Eksperymenty prowadzono więc dla klasyfikacji 462 mówców Badane rodzaje jakości sygnału mowy Eksperymenty prowadzono dla różnej jakości sygnału mowy. Jeden z wariantów to: mowa niekodowana czyli oryginalne nagrania, ale przepróbkowane do częstotliwości 8 khz, by móc się porównywać z innymi kodekami telefonicznymi. Oprócz tego badano sygnał mowy przesłany w wykorzystaniem kodeków, występujących najczęściej w telefonii klasycznej (stacjonarnej i mobilnej) oraz internetowej: G.711 (PCM) opracowany w 1972 roku przez ITU międzynarodowy standard cyfrowej modulacji sygnałów mowy o prędkości transmisji 64 kbit/s, powszechnie stosowany w systemach telefonii stacjonarnej na całym świecie. Realizuje proces modulacji PCM o częstotliwości próbkowania 8 khz i rozdzielczości kwantyzacji 8 bit/próbkę, z kwantyzacją logarytmiczną A-law (stosowaną m.in. w Europie, użytą w tym projekcie) lub -law. G723.1 kodek mowy stosowany w telefonii VoIP (Voice over IP) przeznaczony do kompresji sygnału PCM o przepustowości 64 kbit/s do strumienia 5,3 kbit/s lub (jak użyto w tym badaniu) 6,4 kbit/s przez zastosowanie algorytmów kompresji stratnej MP-MLQ (Multi-Pulse Maximum Likelihood Quantization) oraz ACELP (Algebraic Code Excited Linear Prediction). GSM (GSM-FR, GSM Full Rate) - opracowany na początku lat 90. i nadal wykorzystywany standard kodowania mowy w systemie telefonii GSM o przepływności 13,2 kbit/s. Kompresja dźwięku realizowana w oparciu o algorytm RPE-LTP (Regular Pulse Excitation-Long Term Prediction). GSM (GSM-EFR, GSM-Enhanced Full Rate) ustandaryzowany w 1995 roku następca kodeka GSM 06.10, o przepływności 12,2 kbit/s. Realizowany w oparciu o algorytm ACELP (Algebraic Code Excited Linear Prediction), w pełni kompatybilny z kodekiem AMR-NB (Adaptive Multi-Rate - Narrow Band). Speex [13] kodek stratny przeznaczony do kompresji mowy głównie w zastosowaniach telefonii VoIP (Voice over IP), realizowany w oparciu o algorytm CELP i dostosowany do współpracy z sygnałami o częstotliwości próbkowania od 8 do 32 khz. W niniejszej pracy wykorzystano tryb wąskopasmowy najwyższej jakości kompresji (przepływność 42,2 kbit/s).

4 3.3. Proces klasyfikacji Eksperymenty prowadzono środowisku MATLAB z wykorzystaniem specjalistycznych bibliotek, takich jak Voicebox [2], h2m [3], bibliotekę G Speech Coder and Decoder, a także pakiet SoX [11] i emulator kodeka Speex [13]. Sygnał mowy sparametryzowano z wykorzystaniem 19 współczynników mel-cepstralnych (MFCC) z użyciem okna o długości 30 ms, stosując krok analizy 10 ms. Do zbioru współczynników MFCC dołączono tzw. współczynnik zerowy (zeroth cepstral coefficient). Proces klasyfikacji mówców zrealizowano w koncepcji GMM-UBM. Uniwersalny model tła (UBM) stworzono na podstawie nagrań pochodzących od 168 mówców obojga płci. Przyjęto liczbę komponentów M równą 64 i ograniczono się do diagonalnych macierzy kowariancji. Wektory średnie modelu zainicjalizowano metodą k-średnich, natomiast wagi oraz macierze kowariancji wyznaczono losowo. Uczenie zrealizowano z użyciem algorytmu EM (Expectation-Maximization). Dla każdego z pozostałych 462 mówców wytrenowano modele GMM poprzez adaptację modelu UBM algorytmem MAP, gdzie adaptacji podlegały jedynie wektory średnie modelu. Trenowanie przeprowadzono na bazie 5 zdań SX, co stanowi ok. 16 s sygnału mowy na mówcę. Pozostałe zdania (SA i SI) poddano klasyfikacji w ten sposób, że każde z nich przypisano do mówcy, którego model z największą wiarygodnością reprezentował zdanie testujące. Stosunek poprawnie sklasyfikowanych zdań do wszystkich 2310 testowanych zdań stanowił miarę poprawności klasyfikacji. Prowadzono eksperymenty z klasyfikacją w dwóch przypadkach: w warunkach dopasowania, to znaczy, że system klasyfikacji był uczony i trenowany na sygnałach o tej samej jakości (np. transkodowanej takim samym kodekiem), a także: w warunkach niedopasowania, kiedy system był testowany na mowie o innej jakości niż ta, dla której tworzono modele mówców. Zachowano jednak zasadę, że zdania uczące są nagrane z tą samą jakością, co mowa użyta do tworzenia modelu UBM. Warto zwrócić uwagę, że klasyfikowane zdania były dość krótkie (przeciętnie 3,2 s), co stanowiło dodatkowe utrudnienie. 4. Wyniki eksperymentów Tabela 1 przedstawia wyniki klasyfikacji dla warunków dopasowania oraz niedopasowania. Analiza wyników dla warunków dopasowania prowadzi do wniosków, które pojawiały się wcześniej ([9]) poprawność klasyfikacji jest silnie skorelowana z jakością mowy. Tabela 1. Wyniki klasyfikacji mówców dla systemów klasyfikacji mówców uczonych sygnałami o różnej jakości. Wytłuszczonym drukiem zaznaczono wyniki dla warunków dopasowania. uczenie\test niekod. G.711 G GSM GSM odch. Speex średnia stand. niekod. 93,03 92,25 58,66 53,64 80,91 91,78 78,17 14,54 G ,38 93,03 57,27 55,89 78,87 90,35 78,20 8,72 G ,75 76,41 81,52 71,39 81,00 82,60 77,49 4,26 GSM ,51 74,68 71,21 88,18 72,17 79,44 77,04 7,07 GSM ,51 79,44 73,72 54,55 90,04 84,07 79,93 8,94 Speex 91,34 90,61 70,30 68,01 81,39 92,21 82,31 9,08 Mowa niekodowana lub transkodowana przez kodery o wysokiej jakości (G.711, Speex) pozwala na wysoką poprawność klasyfikacji (powyżej 92%), natomiast wraz ze spadkiem jakości (kolejno kodeki: GSM 06.60, GSM 06.10, G.723.1) obserwujemy obniżanie poprawności. Najgorszy wynik

5 dokładność [%] (81,5%) dla warunków dopasowania uzyskano dla kodeka o najsłabszej jakości spośród testowanego zbioru, czyli dla G Stosując modele GMM z 64 rozkładami Gaussa uzyskano znaczną poprawę względem modeli używających 16 rozkładów, których użyto w [1]. Poprawa jest najwyraźniejsza dla sygnałów o słabszej jakości, tzn. w tym wypadku dla kodeków używanych w telefonii mobilnej. Tabela 2 prezentuje szczegóły porównania. Tabela 2. Porównanie wyników dla modeli GMM z 16 rozkładami Gaussa (na podstawie [1]) a wynikami z niniejszej pracy, dla 64 rozkładów. l. modeli \ jakość Analizując wyniki klasyfikacji dla warunków niedopasowania, można zauważyć, że zgodnie z oczekiwaniem następuje obniżenie dokładności klasyfikacji. Spadek ten jest najmniejszy, gdy różnica jakości między sygnałem użytym do uczenia i do testowania jest najmniejsza. Tak więc przy niedopasowaniu między mową niekodowaną (8 khz) a G.711 zmniejszenie dokładności klasyfikacji jest minimalne, dlatego że degradacja jakości wprowadzana przez kwantyzację logarytmiczną w G.711 jest bardzo mała. Słabo natomiast przebiega klasyfikacja dla mowy o jakości GSM 06.10, o ile modele mówców były uczone np. kodekiem G.711, a także, co jest pewnym zaskoczeniem, kodekiem GSM (odpowiednio 55,9% oraz 54,6%). Co ciekawe, niedopasowanie w drugą stronę (model tworzony dla GSM 06.60, zaś testowany mową GSM 06.10) powoduje mniejszą degradację klasyfikacja osiąga poprawność ponad 72% oryg. GSM GSM 8 khz (16 khz) GMM 16 [1] 97,80 86,90 68,50 71,80 GMM 64 99,00 93,03 88,18 90,04 niekod. G.711 G GSM GSM Speex niekod. G.711 G GSM GSM Speex kodek mowy użyty podczas testowania klasyfikacji Rys. 1. Prezentacja graficzna wyników klasyfikacji dla warunków dopasowania i niedopasowania. Rysunek 1 oraz średnie wartości, które prezentuje Tabela 1, pokazują, że kodek Speex jest najbardziej uniwersalny, jeśli chodzi o tworzenie modeli mówców odpornych na warunki

6 niedopasowania. System zrealizowany z wykorzystaniem mowy transkodowanej kodekiem Speex sprawuje się bardzo dobrze dla kodeka o wysokiej jakości (stosowany w telefonii stacjonarnej G.711), a także dla mowy transkodowanej kodekami GSM. Podobne wnioski przedstawione zostały w [12]. Stosunkowo dobrze w tym kontekście wypada też kodek GSM Z kolei kodek G wykazuje się najmniejszym rozrzutem poprawności dla sygnałów mowy o różnej jakości. 5. Podsumowanie i wnioski W pracy zaprezentowano wyniki eksperymentów z klasyfikacją mówców z użyciem metody GMM-UBM dla wąskopasmowego sygnału mowy o różnej jakości, to znaczy dla mowy niekodowanej oraz dla mowy transkodowanej z użyciem kodeków stosowanych w telefonii stacjonarnej, mobilnej i internetowej. W porównaniu do innych badań, w niniejszej pracy zastosowano modele GMM z większą liczbą rozkładów Gaussa, przebadano też więcej kodeków, a także badano szczegółowo warunki niedopasowania. Dla nagrań z bazy TIMIT osiągnięto dokładność klasyfikacji w granicach 81,5% - 93% dla warunków dopasowania. Wskazano też, że kodek Speex jest najbardziej uniwersalny w zakresie implementacji systemu rozpoznawania mówców, a jego poprawność rozpoznawania pozostaje wysoka dla mowy transkodowanej różnymi kodekami. Potencjalne przyszłe prace mogą obejmować testy dla innych kodeków, dla innych trybów pracy kodeka Speex, a także badanie wpływu zmienności głosu mówcy na poprawność klasyfikacji. Prowadzone są również prace dotyczące wykorzystania do klasyfikacji maszyny wektorów nośnych. 6. Literatura 1. L. Besacier, S. Grassi, A. Dufaux, M. Ansorge, F. Pellandini, GSM Speech Coding and Speaker Recognition, Proc. ICASSP 2000, ss , Istambuł, M. Brookes, VOICEBOX: Speech Processing Toolbox for MATLAB, dostępne na: 3. O. Cappé, h2m Toolkit, dostępne na: 4. ELRA - European Language Resources Association, dostępne na: 5. J. S. Garofolo et al., TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus, Linguistic Data Consortium, Philadelphia, A. Krobba, M. Debyeche, A. Amrouche, Evaluation of Speaker Identification System Using GSMEFR Speech Data, Proc International Conference on Design & Technology of Integrated Systems in Nanoscale Era, Hammamet, ss. 1-5, LDC - Linguistic Data Consortium, 8. A. Martin, M. Przybocki, The 1999 NIST Speaker Recognition Evaluation, Using Summed Two- Channel Telephone Data for Speaker Detection and Speaker Tracking, Proc. Eurospeech 1999, Budapeszt, T. Quatieri, E. Singer, R. Dunn, D. Reynolds, J. Campbell, Speaker and Language Recognition Using Speech Codec Parameters, Proc. Eurospeech 1999, vol. 2, ss , Budapeszt, D. Reynolds, W. Campbell, Text-Independent Speaker Recognition, w: Handbook of Speech Processing, ed. J. Benesty, M. Sondhi, Y. Huang, Springer, SoX - Sound exchange, dostępne na: 12. A. Stauffer, A. Lawson, Speaker Recognition on Lossy Compressed Speech using the Speex Codec, Proc. Interspeech 2009, ss , Brighton (UK), Xiph-OSC: Speex: A free codec for free speech: Documentation, dostępne na:

KODOWANIE I KOMPRESJA SYGNAŁU MOWY

KODOWANIE I KOMPRESJA SYGNAŁU MOWY Akustyka mowy KODOWANIE I KOMPRESJA SYGNAŁU MOWY Katedra Systemów Multimedialnych, Politechnika Gdańska Autor: Grzegorz Szwoch, kwiecień 2011 Potrzeba kompresji mowy Cyfrowy sygnał mowy bez kompresji:

Bardziej szczegółowo

Przesył mowy przez internet

Przesył mowy przez internet Damian Goworko Zuzanna Dziewulska Przesył mowy przez internet organizacja transmisji głosu, wybrane kodeki oraz rozwiązania podnoszące jakość połączenia głosowego Telefonia internetowa / voice over IP

Bardziej szczegółowo

Analogowa (para miedziana, radio, walkie-talkie, CB) Cyfrowa (ISDN, GSM, VoIP, DRB, DVB, Tetra, )

Analogowa (para miedziana, radio, walkie-talkie, CB) Cyfrowa (ISDN, GSM, VoIP, DRB, DVB, Tetra, ) Transmisja mowy Analogowa (para miedziana, radio, walkie-talkie, CB) Modulacje: amplitudowa (AM), częstotliwościowa (FM), fazowa (PM) Wysokie zapotrzebowanie na pasmo (np. AM df>2f) Niska sprawność energetyczna

Bardziej szczegółowo

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład II Reprezentacja danych w technice cyfrowej 1 III. Reprezentacja danych w komputerze Rodzaje danych w technice cyfrowej 010010101010 001010111010

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie mówcy i emocji

Rozpoznawanie mówcy i emocji Katedra Elektroniki, Zespół Przetwarzania Sygnałów www.dsp.agh.edu.pl http://rozpoznawaniemowy.blogspot.com/ Rozpoznawanie mówcy i emocji Bartosz Ziółko Wykorzystano materiały Davida Sierry, Wojciecha

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie kompetencji personalnych i społecznych w szkole zawodowej drogą do sukcesu na rynku pracy

Kształtowanie kompetencji personalnych i społecznych w szkole zawodowej drogą do sukcesu na rynku pracy Wyniki cząstkowe testów ex ante z uczniami. We wszystkich pięciu uczestniczących w tym etapie projektu szkołach ponadgimnazjalnych rozpoczęły się zajęcia Innowacyjnego Programu Szkolnego Doradztwa Zawodowego.

Bardziej szczegółowo

Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów obróbkowych MS Access za pomocą interfejsu API

Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów obróbkowych MS Access za pomocą interfejsu API Dr inż. Janusz Pobożniak, pobozniak@mech.pk.edu.pl Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji produkcji Politechnika Krakowska, Wydział Mechaniczny Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów

Bardziej szczegółowo

ALGORYTM RANDOM FOREST

ALGORYTM RANDOM FOREST SKRYPT PRZYGOTOWANY NA ZAJĘCIA INDUKOWANYCH REGUŁ DECYZYJNYCH PROWADZONYCH PRZEZ PANA PAWŁA WOJTKIEWICZA ALGORYTM RANDOM FOREST Katarzyna Graboś 56397 Aleksandra Mańko 56699 2015-01-26, Warszawa ALGORYTM

Bardziej szczegółowo

KARTA DO CENTRAL: MICRA, SIGMA I OPTIMA. ver. 4.00.xx

KARTA DO CENTRAL: MICRA, SIGMA I OPTIMA. ver. 4.00.xx KARTA DO CENTRAL: MICRA, SIGMA I OPTIMA ver. 4.00.xx Centrale Platan Micra, Sigma i Optima oraz programy komputerowe: PLATAN MicraPC, PLATAN SigmaPC, PLATAN OptimaPC i PLATAN BilCent są produktami firmy:

Bardziej szczegółowo

Testowanie modeli predykcyjnych

Testowanie modeli predykcyjnych Testowanie modeli predykcyjnych Wstęp Podczas budowy modelu, którego celem jest przewidywanie pewnych wartości na podstawie zbioru danych uczących poważnym problemem jest ocena jakości uczenia i zdolności

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Spis treści Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Formaty plików audio różnią się od siebie przede wszystkim zastosowanymi algorytmami kompresji. Kompresja danych polega na

Bardziej szczegółowo

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż

Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż Annals of Warsaw Agricultural University SGGW Forestry and Wood Technology No 56, 25: Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż SEBASTIAN SZYMAŃSKI Abstract: Kondycja ekonomiczna

Bardziej szczegółowo

TELEFONIA INTERNETOWA

TELEFONIA INTERNETOWA Politechnika Poznańska Wydział Elektroniki i Telekomunikacji Katedra Sieci Telekomunikacyjnych i Komputerowych TELEFONIA INTERNETOWA Laboratorium TEMAT ĆWICZENIA INSTALACJA I PODSTAWY SERWERA ASTERISK

Bardziej szczegółowo

ROADSHOW2016. Wprowadzenie. Rynek telekomunikacji w Polsce. Marcin Bieńkowski. kontakt: marcin.w.bienkowski@gmail.com

ROADSHOW2016. Wprowadzenie. Rynek telekomunikacji w Polsce. Marcin Bieńkowski. kontakt: marcin.w.bienkowski@gmail.com Wprowadzenie Rynek telekomunikacji w Polsce Marcin Bieńkowski kontakt: marcin.w.bienkowski@gmail.com Rynek telekomunikacyjny w Polsce W 2014 r. łączna wartość polskiego rynku telekomunikacyjnego wyniosła

Bardziej szczegółowo

VÉRITÉ rzeczywistość ma znaczenie Vérité jest najnowszym, zaawansowanym technologicznie aparatem słuchowym Bernafon przeznaczonym dla najbardziej wymagających Użytkowników. Nieprzypadkowa jest nazwa tego

Bardziej szczegółowo

CDMA w sieci Orange. Warszawa, 1 grudnia 2008 r.

CDMA w sieci Orange. Warszawa, 1 grudnia 2008 r. CDMA w sieci Orange Warszawa, 1 grudnia 2008 r. Dlaczego CDMA? priorytetem Grupy TP jest zapewnienie dostępu do szerokopasmowego internetu jak największej liczbie użytkowników w całym kraju Grupa TP jest

Bardziej szczegółowo

Kryteria wyboru operatorów usług telefonicznych przez abonentów w Polsce

Kryteria wyboru operatorów usług telefonicznych przez abonentów w Polsce Roman Nierebiński Opisano czynniki, wpływające na wybór operatora usług telefonii stacjonarnej i komórkowej. Wskazano najczęściej wybieranych operatorów telefonicznych oraz podano motywy wyboru. telekomunikacja,

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

Wykrywanie anomalii w zbiorze danych o dużym wymiarze

Wykrywanie anomalii w zbiorze danych o dużym wymiarze Wykrywanie anomalii w zbiorze danych o dużym wymiarze Piotr Kroll Na podstawie pracy: Very Fast Outlier Detection In Large Multidimensional Data Set autorstwa: A. Chandhary, A. Shalay, A. Moore Różne rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Mobilna komunikacja VoIP

Mobilna komunikacja VoIP Mobilna komunikacja VoIP Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się mobilną komunikacją VoIP, uruchomieniu programowej centralki VoIP - CallManager Express oraz telefonów bazowych i bezprzewodowych

Bardziej szczegółowo

Implementacja przetwarzania biometrycznego sygnału mowy w systemie z procesorem sygnałowym

Implementacja przetwarzania biometrycznego sygnału mowy w systemie z procesorem sygnałowym dr inż. Tomasz Marciniak mgr inż. Radosław Weychan mgr inż. Agnieszka Stankiewicz prof. dr hab. inż. Adam Dąbrowski Wydział Informatyki Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów Pracownia Układów Elektronicznych

Bardziej szczegółowo

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Anna Manerowska, Michal Kozakiewicz 2.12.2009 1 Wstęp Jako projekt na przedmiot MEUM (Metody Ewolucyjne Uczenia Maszyn)

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja istotnych atrybutów za pomocą Baysowskich miar konfirmacji

Identyfikacja istotnych atrybutów za pomocą Baysowskich miar konfirmacji Identyfikacja istotnych atrybutów za pomocą Baysowskich miar konfirmacji Jacek Szcześniak Jerzy Błaszczyński Roman Słowiński Poznań, 5.XI.2013r. Konspekt Wstęp Wprowadzenie Metody typu wrapper Nowe metody

Bardziej szczegółowo

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Zadanie Zbadano satysfakcję z życia w skali 1 do 10 w dwóch grupach rodziców: a) Rodzice dzieci zdrowych oraz b) Rodzice dzieci z niepełnosprawnością

Bardziej szczegółowo

METODY ZWIĘKSZENIA SKUTECZNOŚCI SYSTEMÓW WERYFIKACJI MÓWCY PRZY POMOCY MODELI ODNIESIENIA

METODY ZWIĘKSZENIA SKUTECZNOŚCI SYSTEMÓW WERYFIKACJI MÓWCY PRZY POMOCY MODELI ODNIESIENIA METODY ZWIĘKSZENIA SKUTECZNOŚCI SYSTEMÓW WERYFIKACJI MÓWCY RZY OMOCY MODELI ODNIESIENIA ARTUR HERMANOWICZ, BEATA KUŹMIŃSKA-SOŁŚNIA Streszczenie W rozdziale tym opisana została metodologia tworzenia systemów

Bardziej szczegółowo

Przegląd. Perspektywy sektora telekomunikacyjnego. w krajach OECD: edycja 2003

Przegląd. Perspektywy sektora telekomunikacyjnego. w krajach OECD: edycja 2003 Przegląd Perspektywy sektora telekomunikacyjnego w krajach OECD: edycja 2003 Overview OECD Communications Outlook: 2003 Edition Polish translation Przeglądy to tłumaczenia fragmentów publikacji OECD. Są

Bardziej szczegółowo

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy MODEL REGRESJI LINIOWEJ. METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Analiza regresji zajmuje się badaniem zależności pomiędzy interesującymi nas wielkościami (zmiennymi), mające na celu konstrukcję modelu, który dobrze

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

Klasyfikator. ˆp(k x) = 1 K. I(ρ(x,x i ) ρ(x,x (K) ))I(y i =k),k =1,...,L,

Klasyfikator. ˆp(k x) = 1 K. I(ρ(x,x i ) ρ(x,x (K) ))I(y i =k),k =1,...,L, Klasyfikator Jedną z najistotniejszych nieparametrycznych metod klasyfikacji jest metoda K-najbliższych sąsiadów, oznaczana przez K-NN. W metodzie tej zaliczamy rozpoznawany obiekt do tej klasy, do której

Bardziej szczegółowo

Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication)

Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication) Politechnika Śląska Katedra Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication) Opracował:

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie z laboratoriów HTK

Sprawozdanie z laboratoriów HTK Inżynieria Akustyczna Technologia Mowy 2013 Jakub Antoniuk Sprawozdanie z laboratoriów HTK 1.Opis gramatyki System był projektowany w celu obsługi inteligentnych instalacji w domach. Istnieją systemy pozwalające

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja metodą Bayesa

Klasyfikacja metodą Bayesa Klasyfikacja metodą Bayesa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski warunkowe i bezwarunkowe 1. Klasyfikacja Bayesowska jest klasyfikacją statystyczną. Pozwala przewidzieć prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Baza nagrań Proverb-PL do badań nad przetwarzaniem mowy w interfejsie człowiek-maszyna

Baza nagrań Proverb-PL do badań nad przetwarzaniem mowy w interfejsie człowiek-maszyna Artur Janicki Zakład Systemów Teletransmisyjnych Instytut Telekomunikacji Politechnika Warszawska Baza nagrań Proverb-PL do badań nad przetwarzaniem mowy w interfejsie człowiek-maszyna Artykuł opisuje

Bardziej szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby prezentacji problemów w statystyce S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych Politechnika Łódzka Katedra Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych WWW.DSOD.PL LABORATORIUM METROLOGII ELEKTRONICZNEJ ĆWICZENIE nr 3 Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych. Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl

Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych. Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl Plan prezentacji Wprowadzenie Cel pracy Tezy pracy Koncepcja systemu Typy i wyniki testów Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: IET-2-411-US-n Punkty ECTS: 3. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Niestacjonarne

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: IET-2-411-US-n Punkty ECTS: 3. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Niestacjonarne Nazwa modułu: Nowoczesne technologie bezprzewodowe Rok akademicki: 2013/2014 Kod: IET-2-411-US-n Punkty ECTS: 3 Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Elektronika i Telekomunikacja

Bardziej szczegółowo

Zespół Szkół Publicznych w Łasinie. Szkoła Podstawowa. Analiza statystyczna wyników sprawdzianu szóstoklasisty. kwiecień 2013

Zespół Szkół Publicznych w Łasinie. Szkoła Podstawowa. Analiza statystyczna wyników sprawdzianu szóstoklasisty. kwiecień 2013 Zespół Szkół Publicznych w Łasinie Szkoła Podstawowa Analiza statystyczna wyników sprawdzianu szóstoklasisty kwiecień 2013 Opracował: Michał Chyliński, Krzysztof Olender Zestaw standardowy składał się

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)

Bardziej szczegółowo

USŁUGI DODATKOWE W SIECIACH BEZPRZEWODOWYCH VoIP oraz multimedia w sieciach WiFi problemy

USŁUGI DODATKOWE W SIECIACH BEZPRZEWODOWYCH VoIP oraz multimedia w sieciach WiFi problemy Seminarium poświęcone sieci bezprzewodowej w Politechnice Krakowskiej - projekt Eduroam USŁUGI DODATKOWE W SIECIACH BEZPRZEWODOWYCH VoIP oraz multimedia w sieciach WiFi problemy Wprowadzenie Problematyka

Bardziej szczegółowo

1. Znajdowanie miejsca zerowego funkcji metodą bisekcji.

1. Znajdowanie miejsca zerowego funkcji metodą bisekcji. 1. Znajdowanie miejsca zerowego funkcji metodą bisekcji. Matematyczna funkcja f ma być określona w programie w oddzielnej funkcji języka C (tak, aby moŝna było łatwo ją zmieniać). Przykładowa funkcja to:

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH 1995-2004

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH 1995-2004 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 429 EKONOMICZNE PROBLEMY TURYSTYKI NR 7 2006 RAFAŁ CZYŻYCKI, MARCIN HUNDERT, RAFAŁ KLÓSKA STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH 1995-2004

Bardziej szczegółowo

Sieci Komórkowe naziemne. Tomasz Kaszuba 2013 kaszubat@pjwstk.edu.pl

Sieci Komórkowe naziemne. Tomasz Kaszuba 2013 kaszubat@pjwstk.edu.pl Sieci Komórkowe naziemne Tomasz Kaszuba 2013 kaszubat@pjwstk.edu.pl Założenia systemu GSM Usługi: Połączenia głosowe, transmisja danych, wiadomości tekstowe I multimedialne Ponowne użycie częstotliwości

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe Metoda najmn. kwadr. - funkcje nieliniowe Metoda najmniejszych kwadratów Funkcje nieliniowe Procedura z redukcją kroku iteracji Przykłady zastosowań Dopasowanie funkcji wykładniczej Dopasowanie funkcji

Bardziej szczegółowo

OCENIANIE PRZEDMIOTOWE. język łaciński

OCENIANIE PRZEDMIOTOWE. język łaciński OCENIANIE PRZEDMIOTOWE język łaciński 1. Wymagania edukacyjne a) ocenę celującą otrzymuje uczeń, który: - tłumaczy oryginalne teksty autorów klasycznych, dbając o poprawność języka polskiego - analizuje,

Bardziej szczegółowo

Jakość usługi głosowej w sieciach telekomunikacyjnych

Jakość usługi głosowej w sieciach telekomunikacyjnych Jakość usługi głosowej w sieciach telekomunikacyjnych Ryszard Kobus, Dokonano przeglądu najważniejszych obiektywnych metod porównawczych, stosowanych przy ocenie jakości mowy transmitowanej we współczesnych

Bardziej szczegółowo

Transpozer czasowy mowy

Transpozer czasowy mowy Transpozer czasowy mowy Politechnika Gdańska ul. Narutowicza 11/12 80-233 Gdańsk www.pg.gda.pl 1. Wprowadzenie Transpozer czasowy mowy został opracowany w celu wspierania rozumienia mowy przez osoby z

Bardziej szczegółowo

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO KLASY IV-VI SZKOŁA PODSTAWOWA W CHORZEWIE. Spis treści

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO KLASY IV-VI SZKOŁA PODSTAWOWA W CHORZEWIE. Spis treści PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO KLASY IV-VI SZKOŁA PODSTAWOWA W CHORZEWIE Spis treści I. Główne założenia PSO... 1 II. Obszary aktywności podlegające ocenie... 1-2 III. Sposoby sprawdzania

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY TELEKOMUNIKACJI Egzamin I - 2.02.2011 (za każde polecenie - 6 punktów)

PODSTAWY TELEKOMUNIKACJI Egzamin I - 2.02.2011 (za każde polecenie - 6 punktów) PODSTAWY TELEKOMUNIKACJI Egzamin I - 2.02.2011 (za każde polecenie - 6 punktów) 1. Dla ciągu danych: 1 1 0 1 0 narysuj przebiegi na wyjściu koderów kodów transmisyjnych: bipolarnego NRZ, unipolarnego RZ,

Bardziej szczegółowo

Raport z egzaminu gimnazjalnego kwiecień 2012r.

Raport z egzaminu gimnazjalnego kwiecień 2012r. Prywatne Gimnazjum Nr 8 im. Astrid Lindgren w Warszawie Raport z egzaminu gimnazjalnego kwiecień 2012r. Analiza wyników Warszawa, 2012 rok Tegoroczny egzamin gimnazjalny przeprowadzony był na nowych zasadach.

Bardziej szczegółowo

METODY OCENY JAKOŚCI DŹWIĘKU

METODY OCENY JAKOŚCI DŹWIĘKU Pomiary w technice studyjnej METODY OCENY JAKOŚCI DŹWIĘKU Testy subiektywne, PESQ i PEAQ Wprowadzenie Problem: ocena jakości sygnału dźwiękowego. Metody obiektywne - np. pomiar SNR czy THD+N - nie dają

Bardziej szczegółowo

mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 1, strona 1.

mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 1, strona 1. mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 1, strona 1. SYSTEMY MULTIMEDIALNE Co to jest system multimedialny? Elementy systemu multimedialnego Nośniki danych i ich wpływ na kodowanie Cele

Bardziej szczegółowo

PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM

PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM PRACA INŻYNIERSKA IMPLEMENTACJA MOBILNEGO KLIENTA BANKU ZABEZPIECZONEGO TOKENEM Autor: Piotr Marek Ciecierski Kierujący pracą: prof. dr hab. inż. Zbigniew Kotulski Plan prezentacja Spis treści: 1) Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Szerokopasmowy dostęp do Internetu Broadband Internet Access. dr inż. Stanisław Wszelak

Szerokopasmowy dostęp do Internetu Broadband Internet Access. dr inż. Stanisław Wszelak Szerokopasmowy dostęp do Internetu Broadband Internet Access dr inż. Stanisław Wszelak Rodzaje dostępu szerokopasmowego Technologia xdsl Technologie łączami kablowymi Kablówka Technologia poprzez siec

Bardziej szczegółowo

Politechnika Poznańska. Metoda Elementów Skończonych

Politechnika Poznańska. Metoda Elementów Skończonych Politechnika Poznańska Metoda Elementów Skończonych Prowadzący: dr hab. Tomasz Stręk, prof. nadzw. Wykonały: Górna Daria Krawiec Daria Łabęda Katarzyna Spis treści: 1. Analiza statyczna rozkładu ciepła

Bardziej szczegółowo

Formaty kompresji audio

Formaty kompresji audio Formaty kompresji audio Kompresja bezstratna Kompresja bezstratna zachowuje pełną informację o przebiegu sygnału dźwiękowego. Polega ona na sprytnej zmianie sposobu zapisu danych, dzięki czemu zapis jest

Bardziej szczegółowo

Advance Design 2015 / SP2

Advance Design 2015 / SP2 Advance Design 2015 / SP2 Service Pack 2 do ADVANCE Design 2015 przynosi ponad 150 ulepszeń i poprawek. POLSKIE ZAŁĄCZNIKI KRAJOWE DO EUROKODÓW Advance Design 2015 SP2 umożliwia prowadzenie obliczeń z

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

Analiza Statystyczna

Analiza Statystyczna Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych 1 Laboratorium III: Testy statystyczne Spis treści Laboratorium III: Testy statystyczne... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Krótkie przypomnienie wiadomości na temat testów statystycznych... 2 1.1. Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

Analiza rynku, wybrane elementy przydatne. majątkowego

Analiza rynku, wybrane elementy przydatne. majątkowego 2010-20112011 Analiza rynku, wybrane elementy przydatne w czynnościach rzeczoznawcy majątkowego Rynek lokalny rynek miasta i gminy Łódź na prawach powiatu. Łódź to miasto liczące ok 745 tysięcy mieszkańców

Bardziej szczegółowo

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study

Bardziej szczegółowo

Techniki multimedialne

Techniki multimedialne Techniki multimedialne Digitalizacja podstawą rozwoju systemów multimedialnych. Digitalizacja czyli obróbka cyfrowa oznacza przetwarzanie wszystkich typów informacji - słów, dźwięków, ilustracji, wideo

Bardziej szczegółowo

Systemy i Sieci Radiowe

Systemy i Sieci Radiowe Systemy i Sieci Radiowe Wykład 3 Media transmisyjne część 1 Program wykładu transmisja światłowodowa transmisja za pomocą kabli telekomunikacyjnych (DSL) transmisja przez sieć energetyczną transmisja radiowa

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

High Efficiency Video Coding (HEVC) Nowe Oblicze Telewizji. Cezary Brzóska Technical Sales Support Ericsson Television Limited

High Efficiency Video Coding (HEVC) Nowe Oblicze Telewizji. Cezary Brzóska Technical Sales Support Ericsson Television Limited High Efficiency Video Coding (HEVC) Nowe Oblicze Telewizji Cezary Brzóska Technical Sales Support Ericsson Television Limited Hevc Nowe oblicze tv? Trendy rynkowe Co oferuje kodek HEVC? Jaki jest status

Bardziej szczegółowo

Internet szerokopasmowy dla wszystkich Europejczyków: Komisja rozpoczyna debatę na temat przyszłości usługi powszechnej

Internet szerokopasmowy dla wszystkich Europejczyków: Komisja rozpoczyna debatę na temat przyszłości usługi powszechnej IP/08/1397 Bruksela, dnia 25 września 2008 r. Internet szerokopasmowy dla wszystkich Europejczyków: Komisja rozpoczyna debatę na temat przyszłości usługi powszechnej W jaki sposób UE może zapewnić wszystkim

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi Zaplecza epk w zakresie zarządzania tłumaczeniami opisów procedur, publikacji oraz poradników przedsiębiorcy

Instrukcja obsługi Zaplecza epk w zakresie zarządzania tłumaczeniami opisów procedur, publikacji oraz poradników przedsiębiorcy Instrukcja obsługi Zaplecza epk w zakresie zarządzania tłumaczeniami opisów procedur, publikacji oraz poradników przedsiębiorcy Spis treści: 1 WSTĘP... 3 2 DOSTĘP DO SYSTEMU... 3 3 OPIS OGÓLNY SEKCJI TŁUMACZENIA...

Bardziej szczegółowo

Wstęp. osobniczo, takich jak odciski linii papilarnych, wygląd tęczówki oka, czy charakterystyczne cechy twarzy.

Wstęp. osobniczo, takich jak odciski linii papilarnych, wygląd tęczówki oka, czy charakterystyczne cechy twarzy. 1. Wstęp. Dynamiczny rozwój Internetu, urządzeń mobilnych, oraz komputerów sprawił, iż wiele dziedzin działalności człowieka z powodzeniem jest wspieranych przez dedykowane systemy informatyczne. W niektórych

Bardziej szczegółowo

Internationalized Domain Names. Autorzy: Krzysztof Olesik & Paweł Krześniak

Internationalized Domain Names. Autorzy: Krzysztof Olesik & Paweł Krześniak Autorzy: Krzysztof Olesik & Paweł Krześniak Plan:! IDN, IDNA, Unicode! Stringprep, Nameprep i Punycode.! Operacje ToUnicode, ToASCII.! Wprowadzenie IDNA. IDN czyli Internationalized Domain Name; jest to

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty

Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2012-10-03 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału

Bardziej szczegółowo

2007 Cisco Systems, Inc. All rights reserved.

2007 Cisco Systems, Inc. All rights reserved. IPICS - integracja systemów łączności radiowej UHF/VHF z rozwiązaniami telefonii IP Jarosław Świechowicz Systems Engineer Zakopane, Cisco Forum 2007 Agenda Co to jest IPICS Komponenty systemu IPICS Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

Systemy i Sieci Radiowe

Systemy i Sieci Radiowe Systemy i Sieci Radiowe Wykład 2 Wprowadzenie część 2 Treść wykładu modulacje cyfrowe kodowanie głosu i video sieci - wiadomości ogólne podstawowe techniki komutacyjne 1 Schemat blokowy Źródło informacji

Bardziej szczegółowo

Kurs Chemometrii Poznań 28 listopad 2006

Kurs Chemometrii Poznań 28 listopad 2006 Komisja Nauk Chemicznych Polskiej Akademii Nauk Oddział w Poznaniu Wydział Technologii Chemicznej Politechniki Poznańskiej w Poznaniu GlaxoSmithKline Pharmaceuticals S.A. w Poznaniu Stowarzyszenie ISPE

Bardziej szczegółowo

Raport z badań jakości transmisji danych w 16 miastach wojewódzkich

Raport z badań jakości transmisji danych w 16 miastach wojewódzkich Raport z badań jakości transmisji danych w 16 miastach wojewódzkich Warszawa, maj 2011 1 Spis Treści I. Podsumowanie badań... 3 II. Zakres badania... 5 1. Metoda prowadzenia badań... 5 2. Scenariusz pomiarowy...

Bardziej szczegółowo

JAK PRAWIDŁOWO SPRAWOZDAWAĆ ZASIĘGI SIECI

JAK PRAWIDŁOWO SPRAWOZDAWAĆ ZASIĘGI SIECI JAK PRAWIDŁOWO SPRAWOZDAWAĆ ZASIĘGI SIECI 1 JAK PRAWIDŁOWO SPRAWOZDAĆ ZAKOŃCZENIA SIECI 1.1 Czy trzeba podawać adres zakończenia sieci z dokładnością do lokalu? Nie. Należy podać adres zakończenia sieci

Bardziej szczegółowo

System kontroli dostępu oparty na biometrycznej weryfikacji głosu

System kontroli dostępu oparty na biometrycznej weryfikacji głosu Jakub GAŁKA, Mariusz MĄSIOR, Michał SALASA AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji, Katedra Elektroniki System kontroli dostępu oparty na biometrycznej weryfikacji

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie funkcji powiązań do pomiaru ryzyka rynkowego. Katarzyna Kuziak

Wykorzystanie funkcji powiązań do pomiaru ryzyka rynkowego. Katarzyna Kuziak Wykorzystanie funkcji powiązań do pomiaru ryzyka rynkowego Katarzyna Kuziak Cel: łączenie różnych rodzajów ryzyka rynkowego za pomocą wielowymiarowej funkcji powiązań 2 Ryzyko rynkowe W pomiarze ryzyka

Bardziej szczegółowo

Analiza sprawdzianu szóstoklasisty z języka angielskiego w roku szkolnym 2014/2015

Analiza sprawdzianu szóstoklasisty z języka angielskiego w roku szkolnym 2014/2015 Analiza sprawdzianu szóstoklasisty z języka angielskiego w roku szkolnym 2014/2015 Arkusz składał się z 40 zadań zamkniętych różnego typu (wyboru wielokrotnego, prawda/fałsz oraz zadań na dobieranie) ujętych

Bardziej szczegółowo

Mowa w protetyce słuchu

Mowa w protetyce słuchu Technologie mowy 12.01.2015 Agenda Wstęp Skąd ten temat? Mowa w badaniach słuchu Mowa w dopasowaniu aparatów słuchowych metody, ocena Systemy wspomagające zrozumienie mowy w cyfrowych aparatach słuchowych

Bardziej szczegółowo

Model Matematyczny Call Center

Model Matematyczny Call Center OFERTA SZKOLENIOWA Model Matematyczny Call Center TELEAKADEMIA to profesjonalne centrum szkoleniowe mające swoją siedzibę w Pomorskim Parku Naukowo-Technologicznym w Gdyni. TELEAKADEMIA realizuje szkolenia

Bardziej szczegółowo

Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone. MASH.PL Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone Strona 1

Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone. MASH.PL Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone Strona 1 Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone MASH.PL Wymagania i zalecenia dla usługi głosowej w Sieci FreePhone Strona 1 SPIS TREŚCI: Wymagania ogólne stawiane połączeniom głosowym-----------------------------------------3

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji

Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji Prowadzący: Przemysław Dymarski, Inst. Telekomunikacji PW, gm. Elektroniki, pok. 461 dymarski@tele.pw.edu.pl Wykład: Wstęp: transmisja analogowa i cyfrowa, modulacja

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie...13 CzÍúÊ I. PSTN...17 Rozdzia 1. Przeglπd sieci PSTN i jej porûwnanie z Voice over IP...19

Wprowadzenie...13 CzÍúÊ I. PSTN...17 Rozdzia 1. Przeglπd sieci PSTN i jej porûwnanie z Voice over IP...19 6SLVWUHFL Wprowadzenie...13 CzÍúÊ I. PSTN...17 Rozdzia 1. Przeglπd sieci PSTN i jej porûwnanie z Voice over IP...19 Poczπtki PSTN...19 Podstawy PSTN...21 Sygnalizacja analogowa i cyfrowa...21 Cyfrowe sygna

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

Maciej Oleksy Zenon Matuszyk

Maciej Oleksy Zenon Matuszyk Maciej Oleksy Zenon Matuszyk Jest to proces związany z wytwarzaniem oprogramowania. Jest on jednym z procesów kontroli jakości oprogramowania. Weryfikacja oprogramowania - testowanie zgodności systemu

Bardziej szczegółowo

Przewodnik po typach zadań

Przewodnik po typach zadań 8 Przewodnik po typach zadań Jedna ze zmian wprowadzonych do sprawdzianu w szóstej klasie szkoły podstawowej dotyczy typów zadań, które mogą się znaleźć w arkuszu egzaminacyjnym. Do tej pory na sprawdzianie

Bardziej szczegółowo

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie

Bardziej szczegółowo

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI 2 Opis projektu

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI 2 Opis projektu Kamil Figura Krzysztof Kaliński Bartek Kutera METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI 2 Opis projektu Porównanie metod uczenia z rodziny TD z algorytmem Layered Learning na przykładzie gry w warcaby i gry w anty-warcaby

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 12. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 12. Metody eksploracji danych Ćwiczenie 12. Metody eksploracji danych Modelowanie regresji (Regression modeling) 1. Zadanie regresji Modelowanie regresji jest metodą szacowania wartości ciągłej zmiennej celu. Do najczęściej stosowanych

Bardziej szczegółowo