Please login to the repository to save this object to your list.
Cite this document
Stojanović, A. (2020). Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program [Data set]. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
Stojanović, Aleksandar. Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program. Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2020. 11 Nov 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
Stojanović, Aleksandar. 2020. Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program. Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
Stojanović, A. 2020. Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program. Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet. [Online]. [Accessed 11 November 2024]. Available from: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
Stojanović A. Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program. [Internet]. Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet: Zagreb, HR; 2020, [cited 2024 November 11] Available from: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
A. Stojanović, Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu : program, Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet, 2020. Accessed on: Nov 11, 2024. Available: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:854249.
Scientific / art field, discipline and subdiscipline
SOCIAL SCIENCES Information and Communication Sciences Information and Software Engineering
Scientific / art field, discipline and subdiscipline
HUMANISTIC SCIENCES Philology Phonetics
Abstract (croatian)
Skup podataka uz disertaciju "Metoda automatske detekcije naglašenih riječi u zvučnom zapisu".
Methods (croatian)
S obzirom da se u povezanoj disertaciji opisuje metoda automatske detekcije naglašenih riječi, upotreba odgovarajućeg softvera je od temeljne važnosti. Za ovo istraživanje bit će upotrebljen program Praat koji je napravljen specifično za proučavanje govora. To je program koji sadrži velik broj modula za analizu zvuka, od kojih mnogi podržavaju grafički prikaz podataka. Za ovo istraživanje potrebno je nekoliko osnovnih stvari: učitavanje snimljenog zvuka u digitalnom obliku, rastavljanje zvuka na segmente, označavanje segmenata slovima (koja predstavljaju 4 glasove), mogućnost analize pojedinačnih segmenata, te upotreba neuralne mreže čiji ulazni podaci mogu biti rezultati dobiveni iz analize odgovarajućih segmenata zvuka. Praat podržava sve ove mogućnosti, ali i mnoge druge, što je dobro ako se javi potreba za nekim dodatnim tehnikama analize zvuka. Nadalje, s obzirom da će se kao ulazni signal upotrebljavati snimka vijesti s HRTa, prije same analize govora bit će neophodno ulazni signal pripremiti tako da se iz njega izdvoje samo zvuk i podnatpisi. Za to također postoje programi koji rade sa standardnim formatom ovakvih podataka, kao što je TS (engl. Transport Stream), i koji mogu biti upotrebljeni i za ovo istraživanje.