The acoustic diversity in the phoneme inventories of the world’s languages

A comparative analysis of multi-language speech samples is conducted using acoustic characteristics of phoneme realisations in spoken languages. Different approaches to investigation of phonemic diversity in the context of language evolution are compared and discussed. We introduced our approach (materials and methods) and presented preliminary results of research. We built an online database dedicated to voice acquisition and a storage of good quality speech samples collected across the globe. Software designed for automatic extraction and analysis of phonemes was developed and adapted for languages classification. Research involves both experimental and theoretical works that aim at gaining knowledge about phonetic diversity of languages across the world. Additionally, the expected results may be applied to verify the hypothesis of modern languages expansion from Africa, brought to attention by Atkinson

System analizy i zarządzania danymi na potrzeby przetwarzania sygnałów

This paper presents framework for managing analysis of scientific data. The framework was build on sole purpose of research on signal processing and speech technology but can be successfully adapted to other scientific problems.Artykuł przedstawia środowisko zarządzania analizami danych naukowych. System został stworzony na potrzeby badań nad przetwarzaniem sygnałów i technologią mowy, ale może być z powodzeniem zastosowany w innych problemach naukowych

Baza danych nagrań mowy dla analizy porównawczej różnojęzycznych fonemów

The paper presents a system of collecting and analyzing multi-language speech samples for research on characteristics of phonemes in several hundred world languages. We describe the implementation: database and webpage. The content and form of the database and applications for development of the new methods of speech analysis are presented.Artykuł prezentuje system gromadzenia, archiwizacji i akustycznej analizy wielojęzycznych próbek mowy. Głównym celem badań jest analiza porównawcza fonemów dla kilkuset języków i stworzenie drzewa genealogicznego języków świata. Opisana została implementacja systemu, jako bazy danych z portalem internetowym. Przedstawiono informacje dotyczące zawartości i formy bazy, perspektyw rozwoju i zastosowań w lingwistyce komputerowej

Rejestracja multimodalnego korpusu danych dla automatycznego przetwarzania języka migowego

This paper presents the creation of a Polish Sign Language corpus suitable for recognition research and automatic translation of sign language. The recording approach used and the captured data modalities are presented, as well as the description of the acquisition system implementation. The evaluation of the collected corpus is presented and compared to other available resources.Artykuł prezentuje utworzenie korpusu nagrań gestów Polskiego Języka Migowego na potrzeby badań możliwości rozpoznawania i automatycznego tłumaczenia języka migowego. Zaprezentowano podejście i metodykę tworzenia bazy nagrań oraz opisano implementację systemu akwizycji. Przedstawiono także ewaluację zebranych danych pod kątem rozpoznawania gestów języka migowego oraz porównano z innymi, dostępnymi zasobami

Baza danych słownika języka polskiego ze statystykami słów dla systemu automatycznego rozpoznawania mowy

A dictionary of Polish implemented as a data base for automatic speech recognition is presented. The dictionary allows improvement of recognition by language modelling using statistics stored in the data base. The data currently kept in the database are presented as well.Artykuł opisuje słownik języka polskiego zaimplementowany w postaci bazy danych na potrzeby systemu rozpoznawania mowy. Przedstawiono zastosowania słownika do poprawienia jakości rozpoznania przez modelowanie języka z wykorzystaniem danych przechowywanych w bazie. Zawarto także informacje na temat danych znajdujących się w bazie na koniec stycznia 2011 roku

Porównawcze studium implementacji modelu n gramowego języka polskiego w SQLite i Berkeley DB

Aspects of applying databases in computational linguistics are presented. An example of a dictionary and an n-gram model of the AGH automatic speech recognition system is depicted as well. An advantage of Berkeley DB, comparing to SQLite in time efficiency aspect is shown on this case.Przedstawiono zagadnienia dotyczące stosowania baz danych w lingwistyce komputerowej. Omówiono także przykład słownika i modelu n-gramowego systemu rozpoznawania mowy AGH. Pokazano na tym przykładzie znaczącą przewagę implementacji wykonanej w Berkeley DB nad implementacją SQLite w sensie wydajności czasowej

The Use of Machine Learning Algorithms in the Evaluation of the Effectiveness of Resynchronization Therapy

Background: Cardiovascular disease remains the leading cause of death in the European Union and worldwide. Constant improvement in cardiac care is leading to an increased number of patients with heart failure, which is a challenging condition in terms of clinical management. Cardiac resynchronization therapy is becoming more popular because of its grounded position in guidelines and clinical practice. However, some patients do not respond to treatment as expected. One way of assessing cardiac resynchronization therapy is with ECG analysis. Artificial intelligence is increasing in terms of everyday usability due to the possibility of everyday workflow improvement and, as a result, shortens the time required for diagnosis. A special area of artificial intelligence is machine learning. AI algorithms learn on their own based on implemented data. The aim of this study was to evaluate using artificial intelligence algorithms for detecting inadequate resynchronization therapy. Methods: A total of 1241 ECG tracings were collected from 547 cardiac department patients. All ECG signals were analyzed by three independent cardiologists. Every signal event (QRS-complex) and rhythm was manually classified by the medical team and fully reviewed by additional cardiologists. The results were divided into two parts: 80% of the results were used to train the algorithm, and 20% were used for the test (Cardiomatics, Cracow, Poland). Results: The required level of detection sensitivity of effective cardiac resynchronization therapy stimulation was achieved: 99.2% with a precision of 92.4%. Conclusions: Artificial intelligence algorithms can be a useful tool in assessing the effectiveness of resynchronization therapy