Prepoznavanje hrvatskih riječi pomoću Nao robota

diplomski rad

• Naslov (engleski): Recognition of Croatian words with NAO Robot
• Autor: Matija Bagić
• Mentor: Stjepan Bogdan (mentor)
• Član povjerenstva: Stjepan Bogdan (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zdenko Kovačić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivana Palunko (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2014-07-16, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu osmišljen je sustav za prepoznavanje glasovnih naredbi za NAO robota. Implementirane su glavne komponente takvog sustava. Osmišljen je i implementiran sustav za prikupljanje glasovnih naredbi u formi web aplikacije. Uspoređena su dva postupka ekstrakcije značajki iz zvučnih zapisa, te su mel-frekvencijski kepstralni koeficijenti odabrani zbog manje vremenske složenosti. Odabrana su tri klasifikatora - stroj s potpornim vektorima, k najbližih susjeda te nasumična šuma. Sva tri klasifikatora evaluirana su na istom skupu primjera, te je zaključeno kako najbolje performanse pokazuje stroj s potpornim vektorima. Cijeli sustav implementiran je u programskom jeziku Python uz korištenje više pomoćnih modula.

Sažetak (engleski)

The paper describes a speech-recognition system for the NAO robot. The main components of such a system have been developed and implemented. The system is comprised of a speech recording web application, feature-extraction and classification. Linear predictive coding (LPC) and mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) have been compared as two possible feature-extraction procedures, and the MFCC was chosen as the faster one. Three classification algorithms have been compared - k Nearest Neighbours (kNN), Support Vector Machine (SVM) and Random Forest, and SVM was chosen for the highest prediction accuracy. The whole system was implemented in the Python programming language, using a number of modules.

• Ključne riječi: prepoznavanje govora; Nao robot; k najbližih susjeda; stroj s potpornim vektorima; nasumična šuma; linearno prediktivno kodiranje; mel-frekvencijski kepstralni koeficijenti
• Ključne riječi (engleski): speech recognition; Nao robot; k nearest neighbors; support vector machine; random forest; linear predictive coding; mel-frequency cepstral coefficients
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:977401
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 07:41:06