13M054OPG - Digitalna obrada i prepoznavanje govora

Specifikacija predmeta
Naziv		Digitalna obrada i prepoznavanje govora
Akronim		13M054OPG
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Željko Đurović prof. dr Aleksandra Krstić
Nastavnik/saradnik (vežbe)		prof. dr Aleksandra Krstić Maša Tiosavljević, dipl. inž. el. i rač.
Nastavnik/saradnik (DON)		prof. dr Aleksandra Krstić Maša Tiosavljević, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		nema
Ciljevi izučavanja predmeta		Cilj predmeta je da studenti ovladaju osnovnim tehnikama za digitalnu obradu i prepoznavanje govornog signala.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Ishodi predmeta su da studenti ovladaju sledećim veštinama: izdvajanje terminalnih tačaka u snimljenoj govornoj sekvenci, procena osnovne učestanosti, projektovanje različitih tipova kvantizatora govornog signala, projektovanje sistema za prepoznavanje govora na bazi spektralne ili kepstralne analize ili primenom skrivenih Markovljevih modela.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta		https://automatika.etf.bg.edu.rs/sr/13e054opg
Link ka predavanjima		https://teams.microsoft.com/l/team/19%3ashf1lndPz5RMVczUgquDSknqvzsGfhoVe6eOmDqUwF01%40thread.tacv2/conversations?groupId=c480bfab-9bef-4be8-9adc-a22388360494&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Sadržaj teorijske nastave		Modeliranje akustičkog talasa, Model uniformne tube, Obrada govornog signala u vremenskom domenu, Različite tehnike kvantizacije, Evaluacija kvantizatora, Homomorfna obrada govornog signala, LPC analiza govornog signala, Skriveni Markovljevi modeli i njihova primena u prepoznavanju govora.
Sadržaj praktične nastave		U toku nastave studenti dobijaju tri praktična domaća zadatka, koja treba samostalno da reše na računaru: 1. procena osnovne učestanosti i segmentacija sopstvenog govora; 2. modeliranje i evaluacija kvantizatora za govorni signal; 3. modeliranje skrivenog Markovljevog modela. Osim toga u toku nastave studenti uče kako da naprave sistem za sintezu samoglasnika, sprovedu LPC analizu, i dr.
Literatura
Digital processing of speech signals, L. Rabiner, R. Schafer,Prentice Hall, Englewood, 1979. Speech Processing, A dynamic and optimization oriented approach,Li Deng, Douglas O'Shaughnessy, Marcel Dekker, 2003.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
3	1	1
Metode izvođenja nastave		predavanja, auditorne vežbe i praktične vežbe na računarima
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	70
Praktična nastava		30	Usmeni ispit	0
Projekti
Kolokvijumi		0
Seminari		0