Inż. Robert Dyjas

W miniony czwartek Robert Dyjas obronił bardzo dobrą pracę inżynierską polegającą na znaczącym rozwinięciu naszego korpusu mowy (o 111 mówców). Dane są dla nas tym istotniejsze, że są realnymi nagraniami telefonicznymi ukierunkowanymi tematycznie na treść najistotniejsza z punktu widzenia wdrożeń Sarmaty. Gratulujemy i dziękujemy za współpracę!!!

www.dsp.agh.edu.pl

Inż. Jakub Antoniuk

Kolejną ciekawą pracą dyplomową zrealizowaną w naszym zespole była "Aplikacja do wydobywania mowy z nagrania słabej jakości" wykonana i obroniona przez Jakuba Antoniuka. Serdecznie Gratulujemy!!!

"Celem tej pracy inzynierskiej była implementacja metod do wydobywania mowy z nagrania słabej jakości w środowisku MATLAB. Wybrano metodę odejmowania widmowego oraz wybielania. W poniższej pracy zarówno metody, jak i ich implementacja w użytym środowisku programistycznym zostały dokładnie opisane. Opisano również˙ wpływ doboru parametrów użytych funkcji na wynik działania programu. Końcowa aplikacja korzysta z obu metod, wykorzystując je z różnymi parametrami. Wyniki działania ˙ programu zostały przedstawione na dwóch rodzajach nagrań: sztucznie zaszumionych nagrań mowy, oraz rzeczywistych nagrań mowy z głośnym otoczeniem."

www.dsp.agh.edu.pl

inż. Błażej Chwiećko

Tej zimy przewidujemy bardzo wiele prac inżynierskich realizowanych w naszym zespole. Tak wiele że aż trudno się nam doliczyć. Listę otworzył dzisiaj Błażej Chwiećko broniąc pracę "Aplikacja do wykrywania reklam w radiu". Praca opisuje analizę możliwości wykonania aplikacji która przełączałaby stacje radiowe podczas reklam. Dyplomant zliczył statystyki stosunku mowy do muzyki w 12 stacjach radiowych i wykonał prototyp na iOS. Gratulujemy dyplomu !!!

"Pierwszym z poruszanych w tej pracy inżynierskiej zagadnień jest stworzenie aplikacji na system iOS, w którym zaprezentowano historię mobilnego oprogramowania firmy Apple, architekturę oraz zintegrowane środowisko deweloperskie - Xcode wraz z oferowanymi przez nie możliwościami. Drugim przedstawionym w pracy tematem jest klasyfikacja sygnału dźwiękowego na mowę lub muzykę. Zaprezentowano najważniejsze problemy dyskryminacji treści, a także, stosowane w XX wieku, sposoby klasyfikacji sygnału. Szczegółowo opisano również algorytm Minimum Energy Density bazujący na analizie lokalnej energii sygnału oraz etapy tworzenie prototypu aplikacji oferującej możliwość odtwarzania radia z pre-definiowanych źródeł internetowych, jak i dodawania streamów użytkownika. W aplikacji zaimplementowano możliwość wyświetlania informacji dotyczących procentowego udziału muzyki na danym kanale, które otrzymano analizując fragmenty nagrań stacji radiowych opisywanym algorytmem klasyfikującym. "

www.dsp.agh.edu.pl