Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorMüller, Luděk
dc.contributor.authorPtáček, Ladislav
dc.date.accepted2017-5-4
dc.date.accessioned2018-01-15T15:09:27Z
dc.date.available2010-9-1
dc.date.available2018-01-15T15:09:27Z
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2016-6-10
dc.identifier69595
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/28544
dc.description.abstractPředložená práce se věnuje automatickému rozpoznávání a verifikaci ptáků. Zabývá se návrhem a evaluací nových metod pro automatickou identifikaci jedinců ptáků s využitím živých nahrávek bez nutnosti jejich předzpracování. Automatizované systémy založené na těchto metodách (Automatic Recognition System of Bird Individual, ARSBI) umožní identifikaci jedinců ptáků bez nutnosti jejich kroužkování nebo kontroly DNA. Práce se dále věnuje návrhu nové banky filtrů, optimalizované pro ptačí zpěv (Bird Adapted Filter, BAF). Současně bylo nezbytné řešit úkoly související s hlavními cíli práce. Mezi ně patří nalezení nového způsobu vyjádření audiogramů ptáků v automatizovaných systémech, návrh a vytvoření databáze ptačích zpěvů (Bird Song Corpus, BSC), ověření možností nových metod při rozpoznávání ptáků a konečně návrh a využití navrženého ARSBI při identifikaci jiných zvířecích druhů, konkrétně rypošů. Navržené metody, popsané v jednotlivých kapitolách, jsou zároveň experimentálně ověřeny. Členění práce: První část popisuje současný stav obou hlavních oblastí výzkumu, tedy ornitologie a rozpoznávání mluvčího. Druhá část uvádí technické prostředky, které byly při výzkumu využity. Autor vytvořil programový celek v prostředí Matlab a využíval části kódu napsané v jazyce C++. Následují kapitoly, které se věnují plnění hlavních a dílčích cílů práce. Poslední část shrnuje dosažené výsledky a uvádí možnosti dalšího rozvoje. Přílohy obsahují 51 audiogramů (pro 47x druhů a 4x agregované), jejichž definice byly v rámci této práce nalezeny.cs
dc.format153 s.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectrozpoznání řečníkacs
dc.subjectautomatická identifikacecs
dc.subjectvokalizace ptákůcs
dc.titleAutomatická identifikace a verifikace ptákůcs
dc.title.alternativeAutomatic bird identification and verificationen
dc.typedisertační prácecs
dc.thesis.degree-namePh.D.
dc.thesis.degree-levelDoktorskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultNeobhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedOur thesis deals with automatic recognition and identification of bird individuals. The first goal of the thesis is the design and evaluation of new methods and algorithms for automatic bird individual identification using live recordings, without their pre-processing. An automated system using the suggested methods is going to be called Automatic Recognition System of Bird Individual (ARSBI), and it enables a bird identification without the necessity of catching them for banding or DNA check. The thesis also deals with a new filter bank optimized for bird song (Bird Adapted Filter, BAF). At the same time, it was necessary to solve the below tasks that are closely connected to the main goals of our thesis. Namely a new mathematical expression of a bird audiograms for ARSBI, bird song database design and development (Bird Song Corpus, BSC), new speaker recognition methods evaluation for bird vocalization, and design and utilization of a new ARSBI for other species not just birds, particularly mole-rats. Experiment evaluations of proposed methods are also described. Thesis structure: The first chapter deals with State of the Art of both main research fields, ornithology and speaker recognition. The second chapter describes development framework we used for the experiments. Author developed a new framework in Mathlab, some C++ code parts are also in use. Then separated chapters describe goals completion. We end with a discourse on the results and future work. The attachment contains 51 audiograms (47x species and 4x aggregate) for which we discovered the setup parameters.en
dc.subject.translatedspeaker recognitionen
dc.subject.translatedautomatic identificationen
dc.subject.translatedbird vocalizationen
Appears in Collections:Disertační práce / Dissertations (KKY)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Disertation_Thesis_LadPtacek.pdfPlný text práce7,62 MBAdobe PDFView/Open
posudky-odp-ptacek.pdfPosudek oponenta práce4,2 MBAdobe PDFView/Open
protokol-odp-ptacek.pdfPrůběh obhajoby práce999,2 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/28544

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.