Show simple item record

Acoustic features of speech in multiple sclerosis
dc.contributor.advisorBořil, Tomáš
dc.creatorSvoboda, Emil
dc.date.accessioned2020-07-17T09:52:47Z
dc.date.available2020-07-17T09:52:47Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/118820
dc.description.abstractThis thesis analyzes what acoustically sets apart recordings of healthy people from recordings of people afflicted with multiple sclerosis, and how this distinction can be used to automatically detect multiple sclerosis from fairly simple recordings of a subject's voice, potentially discovering early cases of this disease. Chapter 1 includes the theoretical background of the effect of multiple sclerosis on speech and the descriptions of the data, software, hypotheses and assumptions used here. Two sets recordings of read speech were used, a corpus of afflicted speakers and a control corpus of healthy speakers, totalling 250 individuals. A subset of this corpus was manually annotated, resulting in one dataset. Simultaneously, these entire corpora were also annotated automatically, resulting in another dataset, which was created to explore the possibility of detecting multiple sclerosis automatically. Chapter 2 describes the 13 acoustic parameters used in this thesis, their exact hypothesized relationships with the symptoms of multiple sclerosis and the ways they were calculated. Chapter 3 elaborates on the statistical testing of the aforementioned parameters, their interpretation, the success rate of the two machine learning models used to assess their total predictive power, and a potential way to apply the...en_US
dc.description.abstractTato práce se zabývá akustickými odlišnostmi nahrávek zdravých lidí a lidí postižených roztroušenou sklerózou a také tím, jak mohou tyto odlišnosti být použity za účelem automatické detekce roztroušené sklerózy z jednoduchých hlasových nahrávek a z toho vyplývajícího případného brzkého nalezení rozvíjející se choroby. Kapitola 1 obsahuje teoretické pozadí vlivu roztroušené sklerózy na řeč a také popis dat, softwaru, hypotéz a předpokladů v práci užitých. Za tímto účelem byly užity dva soubory nahrávek čteného textu, jeden s nahrávkami nemocných mluvčích a druhý obsahoval zdravé kontrolní mluvčí. Některé z těchto souborů byly ručně anotovány, což představuje první soubor dat. Současně byly celé tyto dva soubory nahrávek anotovány automaticky, čímž byl vytvořen druhý, větší soubor dat. Tento byl vytvořen za účelem přezkoumání možnosti detekovat roztroušenou sklerózu čistě automaticky. Kapitola 2 popisuje 13 akustických parametrů použitých v této práci, jejich předpokládané vztahy se symptomatologií roztroušené sklerózy a metody jejich byly výpočtu. Kapitola 3 se zabývá statistickým testováním parametrů, jejich interpretací, úspěšností dvou machine learningových modelů vytvořených za účelem zhodnocení jejich celkové prediktivní síly a možným praktickým využitím druhého z nich. Z ručního datového souboru bylo...cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Filozofická fakultacs_CZ
dc.subjectphonetics|dysarthria|multiple sclerosis|neurodegenerative|biometricsen_US
dc.subjectfonetika|dysarthrie|roztroušená skleróza|neurodegenerativní|biometrikacs_CZ
dc.titleAkustické charakteristiky hlasu při roztroušené sklerózecs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2020
dcterms.dateAccepted2020-06-17
dc.description.departmentInstitute of Phoneticsen_US
dc.description.departmentFonetický ústavcs_CZ
dc.description.facultyFilozofická fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Artsen_US
dc.identifier.repId217606
dc.title.translatedAcoustic features of speech in multiple sclerosisen_US
dc.contributor.refereeŠturm, Pavel
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFonetikacs_CZ
thesis.degree.disciplinePhoneticsen_US
thesis.degree.programPhilologyen_US
thesis.degree.programFilologiecs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFilozofická fakulta::Fonetický ústavcs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Arts::Institute of Phoneticsen_US
uk.faculty-name.csFilozofická fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Artsen_US
uk.faculty-abbr.csFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFonetikacs_CZ
uk.degree-discipline.enPhoneticsen_US
uk.degree-program.csFilologiecs_CZ
uk.degree-program.enPhilologyen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato práce se zabývá akustickými odlišnostmi nahrávek zdravých lidí a lidí postižených roztroušenou sklerózou a také tím, jak mohou tyto odlišnosti být použity za účelem automatické detekce roztroušené sklerózy z jednoduchých hlasových nahrávek a z toho vyplývajícího případného brzkého nalezení rozvíjející se choroby. Kapitola 1 obsahuje teoretické pozadí vlivu roztroušené sklerózy na řeč a také popis dat, softwaru, hypotéz a předpokladů v práci užitých. Za tímto účelem byly užity dva soubory nahrávek čteného textu, jeden s nahrávkami nemocných mluvčích a druhý obsahoval zdravé kontrolní mluvčí. Některé z těchto souborů byly ručně anotovány, což představuje první soubor dat. Současně byly celé tyto dva soubory nahrávek anotovány automaticky, čímž byl vytvořen druhý, větší soubor dat. Tento byl vytvořen za účelem přezkoumání možnosti detekovat roztroušenou sklerózu čistě automaticky. Kapitola 2 popisuje 13 akustických parametrů použitých v této práci, jejich předpokládané vztahy se symptomatologií roztroušené sklerózy a metody jejich byly výpočtu. Kapitola 3 se zabývá statistickým testováním parametrů, jejich interpretací, úspěšností dvou machine learningových modelů vytvořených za účelem zhodnocení jejich celkové prediktivní síly a možným praktickým využitím druhého z nich. Z ručního datového souboru bylo...cs_CZ
uk.abstract.enThis thesis analyzes what acoustically sets apart recordings of healthy people from recordings of people afflicted with multiple sclerosis, and how this distinction can be used to automatically detect multiple sclerosis from fairly simple recordings of a subject's voice, potentially discovering early cases of this disease. Chapter 1 includes the theoretical background of the effect of multiple sclerosis on speech and the descriptions of the data, software, hypotheses and assumptions used here. Two sets recordings of read speech were used, a corpus of afflicted speakers and a control corpus of healthy speakers, totalling 250 individuals. A subset of this corpus was manually annotated, resulting in one dataset. Simultaneously, these entire corpora were also annotated automatically, resulting in another dataset, which was created to explore the possibility of detecting multiple sclerosis automatically. Chapter 2 describes the 13 acoustic parameters used in this thesis, their exact hypothesized relationships with the symptoms of multiple sclerosis and the ways they were calculated. Chapter 3 elaborates on the statistical testing of the aforementioned parameters, their interpretation, the success rate of the two machine learning models used to assess their total predictive power, and a potential way to apply the...en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Filozofická fakulta, Fonetický ústavcs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV