Show simple item record

Analysis of Voice Disorders in Parkinson's Disease using Pitch Frequency



dc.contributor.advisorSovka Pavel
dc.contributor.authorIllner Vojtěch
dc.date.accessioned2019-01-31T11:07:59Z
dc.date.available2019-01-31T11:07:59Z
dc.date.issued2018-06-13
dc.identifierKOS-695600031105
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/79290
dc.description.abstractV této práci se zabýváme hodnocením a testováním estimátorů základní hlasivkové frekvence F0 na delších plynulých řečových promluvách, nahraných na chytrý telefon. Do nahrávek byl následně přidán šum na určitých hladinách SNR (signal-to-noise ratio) jako simulace reálného prostředí. Tento přístup byl zvolen z hlediska zamýšlené aplikace, kdy by se pomocí analýzy trendů vývoje F0 objektivně určovala kvalita řeči a s tím spojený monitoring na přítomnost neurodegenerativních chorob, zvláště Parkinsonovy nemoci. Diagnostika by přitom byla provedena pomocí chytrého telefonu v běžném prostředí. Z dostupných algoritmů byl po testování vybrán estimátor F0 SWIPE, jehož účinnost a přesnost vyhovuje vymezeným podmínkám. Pomocí něj je možné F0 poměrně přesně sledovat, i pro těžké podmínky na nižších hodnotách SNR pro dlouhé řečové monology. Tento způsob může nalézt své uplatnění v klinické praxi na brzkou diagnostiku Parkinsonovy choroby, sledování efektů případné léčby nebo detailní monitorování progrese nemoci. Veškerá analýza přitom může probíhat pomocí chytrých telefonů pacientů i v reálném prostředí za přítomnosti šumu na pozadí.cze
dc.description.abstractThis thesis is focused on evaluation of the performance of various PDAs (pitch detection algorithms) on recordings of the connected speech obtained via smartphones. An additive noise was added to the records at certain SNR (signal-to-noise ratio) levels as a simulation of everyday environment. This approach was chosen with respect to a possible application of evaluating the speech quality and associated monitoring of presence of neurodegenerative diseases particularly Parkinson`s disease (PD). Analysis of recordings obtained via smartphone in common environment would have potential to provide useful markers for diagnosis of PD. From tested pitch-trackers, the SWIPE algorithm was found to be most reliable. Using the SWIPE, it is possible to very precisely track fundamental frequency on long speech utterances even in tough conditions at lower SNR levels of long connected speeches. This approach can have a wide range of use for early diagnosis of Parkinson`s disease, evaluation following therapy efficiency and detailed monitoring of the disease progress. All the analysis can be performed via smartphones even in a real environment in the presence of a background noise.eng
dc.language.isoCZE
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectParkinsonova nemoc,základní hlasivková frekvence,smartphonecze
dc.subjectParkinson`s disease,vocal chords fundamental frequency (pitch),smartphoneeng
dc.titleAnalýza poruch hlasu u Parkinsonovy nemoci pomocí základní hlasivkové frekvencecze
dc.titleAnalysis of Voice Disorders in Parkinson's Disease using Pitch Frequencyeng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeBořil Tomáš
theses.degree.grantorkatedra radioelektronikycze
theses.degree.programmeOtevřené elektronické systémycze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record