| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Samodejna napoved vokalne privlačnosti z uporabo globokega učenja in razložljive umetne inteligence : magistrsko delo
Avtorji:ID Bulajić, Anja (Avtor)
ID Kačič, Zdravko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Ntalampiras, Stavros (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Bulajic_Anja_2026.pdf (1,75 MB)
MD5: 95D8106A45881D054C39BFD91ECF237A
 
.zip MAG_Bulajic_Anja_2026.zip (15,53 MB)
MD5: 480F89A94FBA8DF5E10D21F61E74B5C6
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu je obravnavan problem samodejnega napovedovanja vokalne privlačnosti na podlagi govornega signala. Uporabljena je bila podatkovna zbirka CocoNut-Humoresque z zaznavnimi ocenami poslušalcev, izraženimi kot povprečna mnenjska ocena (MOS). Razvita sta bila klasični regresijski model na osnovi ročno izbranih akustičnih značilk in globoki model CNN–BiLSTM na podlagi mel-spektrogramov. Uspešnost modelov je bila ovrednotena z regresijskimi metrikami, pri čemer je bil analiziran vpliv porazdelitve ocen na napake napovedovanja. Z uporabo metode Grad-CAM je bila dodatno izvedena analiza razložljivosti modela in identifikacija ključnih spektro-časovnih vzorcev, povezanih z zaznano vokalno privlačnostjo.
Ključne besede:vokalna privlačnost, CNN–BiLSTM, mel-spektrogram, Grad-CAM
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:A. Bulajić
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 66 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-97714 Novo okno
UDK:004.85(043.2)
COBISS.SI-ID:282227459 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.05.2026
Število ogledov:183
Število prenosov:9
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:05.05.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Automatic prediction of vocal attractiveness using deep learning and explainable artificial intelligence
Opis:This master’s thesis addresses the problem of automatic prediction of vocal attractiveness from speech signals. The CocoNut-Humoresque dataset with perceptual listener ratings expressed as Mean Opinion Score (MOS) was used. A classical regression model based on hand-crafted acoustic features and a deep CNN–BiLSTM model operating on mel-spectrograms were developed. Model performance was evaluated using standard regression metrics, including an analysis of prediction errors across different MOS ranges. Explainable Artificial Intelligence techniques, specifically Grad-CAM, were applied to interpret model decisions and to identify the most relevant spectro-temporal speech patterns associated with perceived vocal attractiveness.
Ključne besede:vocal attractiveness, CNN–BiLSTM, mel-spectrogram, Grad-CAM


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici