Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem - BME -- Távközlési és Médiainformatikai Tanszék - TMIT BME - Távközlési és Médiainformatikai Tanszék - TMIT
 
 
| | | | | IW  
 
 
Önálló labor
Aktuális Önálló laboratórium, Szakdolgozat, Diplomatervezés témák
1/1
Az Önálló laboratórium, Szakdolgozat, Diplomatervezés tárgyakról

Tanszékünkön alapvetően közösen készítjük a kiírásokat az Önálló laboratórium, Szakdolgozat, Diplomatervezés tárgyakra. Ez azt jelenti, hogy a legtöbb témát felvehetik BSc-s és MSc-s hallgatók is, tantárgytól (önlab/szakdolgozat/diplomatervezés), szaktól, szakiránytól/ágazattól függetlenül. Ez úgy lehetséges, hogy sokszor egy téma kellően általános ahhoz, hogy a különböző tárgyat felvevő hallgatók különböző konkrét feladatot végezhessenek az adott témán belül. Néha azonban ez nem lehetséges: ez esetben a konkrét témakiírás egyértelműen rendelkezik, hogy ki választhatja, avagy ki nem választhatja az adott témát.

A Híradástechnikai Tanszékkel kötött együttműködésünk keretében a TMIT hallgatói számára felkínáljuk a HIT önálló labor/szakdolgozat/diplomavédés témáit és viszont. A HIT témái itt érhetőek el.

Szűrés


 

 



 



18 tétel, 1/1

1.,
TMIT2018-133
Deep learning: Mély neurális hálózat alapú gépi tanulás (Deep Learning)   
Kulcsszavak: deep neural network, mély neurális háló, gépi tanulás, deep learning, q learning, reinforcement learning
Témavezető / oktatók: Gyires-Tóth Bálint / Csapó Tamás Gábor, Nagy Péter, Németh Géza, Szaszák György, Gyires-Tóth Bálint.
Részletek
2.,
Ipari partner: Morgan Stanley       TMIT2018-134
Deep learning alapú algoritmikus végrehajtási stratégiák kereskedési platformokon (Deep Learning)   
Kulcsszavak: deep learning, mély tanulás, tensorflow, keras, pytorch, pénzügyi alkalmazás
Témavezető / oktatók: Gyires-Tóth Bálint /
Részletek
3.,
Ipari partner: Continental Automotive Hungary Kft.       TMIT2018-135
Deep learning alapú önvezető autó technológiák (Deep learning based self-driving car methods)   
Kulcsszavak: deep learning, self-driving car, adas
Témavezető / oktatók: Gyires-Tóth Bálint /
Részletek
4.,
TMIT2018-136
Mély neurális háló alapú beszédszintézis (Deep learing) (Deep learning based speech sythesis)   
Kulcsszavak: TTS, beszédszintézis, gépi tanulás, deep learning
Témavezető / oktatók: Zainkó Csaba / Németh Géza, Zainkó Csaba.
Részletek
5.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-137
UTI2SPEECH:Silent Speech Interface (Mély neurális háló alapú artikuláció-beszéd becslés (UTI2SPEECH:Silent Speech Interface (Deep neural nets for articulatory-acoustic mapping))   
Kulcsszavak: python, speech, deep learning
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
6.,
TMIT2018-138
Hibrid beszédszintetizátor (Hybrid Text-to-speech)   
Kulcsszavak: TTS
Témavezető / oktatók: Zainkó Csaba / Németh Géza, Zainkó Csaba.
Részletek
7.,
TMIT2018-139
GAN - Versengő hálózatok és generatív modellek deep learning-ben (GAN - Generative Adversarial Networks / Deep learning)   
Kulcsszavak: DNN, deep learning, Python
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor, Gyires-Tóth Bálint.
Részletek
8.,
Ipari partner: Universidad Industrial de Santander       TMIT2018-140
MANILL: akusztikuM Artikuláció iNverzió gépI tanuLássaL, avagy utaznál Kolumbiába? (CORNMEAL: aCoustic tO aRticulatory iNversion using ModErn mAchine Learning, Columbia)   
Kulcsszavak: python, inverzió, beszéd, ultrahang
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
9.,
TMIT2018-141
Beszédvezérelt otthon és környezet (Speech controlled home and entertainment.)   
Kulcsszavak: TTS, ASR, Beszédvezérlés, Amazon Echo, Deep learning
Témavezető / oktatók: Zainkó Csaba / Zainkó Csaba.
Részletek
10.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-142
SonoSpeech 2D ultrahang rendszer alkalmazása beszédkutatásra (Application of SonoSpeech 2D ultrasound system for speech research)   
Kulcsszavak: ultrahang, sisak, kalibrálás, felvétel, no-programozás
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
11.,
TMIT2018-143
SUNRISE: sine function in human speech (EUNUCH: sinE fUnction iN hUman speeCH)   
Kulcsszavak: speech, synthesis, coding, Python, Matlab
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Al-Radhi Mohammed, Csapó Tamás Gábor.
Részletek
12.,
TMIT2018-144
Voice conversion using deep learning (Voice conversion using deep learning)   
Kulcsszavak: vc, deep learning, python, speech
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Al-Radhi Mohammed, Csapó Tamás Gábor.
Részletek
13.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-145
VID2SPEECH: beszédgenerálás néma videóból, deep learning alapon (VID2SPEECH: speech reconstruction from silent video of the lips using deep learning)   
Kulcsszavak: deep learning, python, convolutional
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
14.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-146
NEXTSEQ: videó következő képkocka becslés (nyelvultrahang képek) (NEXTSEQ: Predicting the next sequence in a video (ultrasound tongue imaging))   
Kulcsszavak: deep learning, CNN, GAN, ultrasound
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
15.,
TMIT2018-147
Implementation and analysis of fundamental frequency algorithms in noisy environments (Implementation and analysis of fundamental frequency algorithms in noisy environments)   
Kulcsszavak: speech, python, matlab
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Al-Radhi Mohammed, Csapó Tamás Gábor.
Részletek
16.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-148
KNTR: Kontúrkövetés deep learning alapon (CNTR: Contour tracking using deep learnig)   
Kulcsszavak: contour tracking, deep learning, python
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
17.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-149
UTI-EMA-MRI összehasonlítása és alkalmazása deep learning alapú SSI-ben (Comparison of UTI-EMA-MRI and its application for deep learning based SSI)   
Kulcsszavak: ultrasound, image, python, articulation, deep learning
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek
18.,
Ipari partner: MTA-ELTE Lendület Lingvális Artikuláció Kutatócsoport       TMIT2018-150
EMA: Elektromágneses artikulográf nyelven lévő szenzorokkal (EMA: Electromagnetic Articulography using sensors attached to the tongue)   
Kulcsszavak: sensors, signal processing, python, matlab
Témavezető / oktatók: Csapó Tamás Gábor / Csapó Tamás Gábor.
Részletek

18 tétel, 1/1
 
 
   
π