-
Ultrasound imaging plays a key role in this part, where currently it has become a high target than before, especially as a clinical information resource. However, speckle noises are significantly degrading the quality of ultrasound imaging which influenced the accurate diagnosis. The proposed methods to solve the speckle phenomenon and enhance ultrasound images still suffer from low computational efficiency, image features damaging, and characterized also by low speckle reduction. Therefore, this project attracts a highly effective method for phenomenon reduction on medical ultrasound imaging by means of a new optimized GUI post-processing technique.
Témavezető : Aboali Maged Yahya Ali Hussein
-
Valódi, hanggal beszélgető robot (virtuális ügynök) kialakítása a cél, melyhez az NVIDIA NeMo/RIVA toolkiteket használjuk. Magyar nyelven elsőként valósulhat meg a projekt. Python programozási ismeretek, mélytanulási alapok előnyt jelentenek.
Témavezető : Dr. Mihajlik Péter
-
Speech is the most natural mode of communication. Speech synthesis is converting the text to speech like a human. One challenge of modeling this process is the lack of data resources. Speaker adaptation is one of these solutions. With the speaker adaptation, we train a model with big data and then adapt it to a limited target speaker. Speaker adaptation could also be beneficial with speech communication for the speech-impaired. The student is asked to develop/modify a model to do a speaker adaptation method. Basic programming knowledge is necessary, and machine learning / deep learning experience is beneficial. For BSc/MSc students
Témavezető : Mandeel Ali Raheem
-
Conversational AI uses machine learning to develop speech-based apps that allow humans to interact naturally with devices, machines, and computers using audio. Several deep learning models are connected to a pipeline to build a conversational AI application. This project aims to study and refine the TTS part in one Conversational AI toolkit (for example, NVIDIA NeMo or SpeechBrain).
Témavezető : Al-Radhi Mohammed Salah Hamza
-
In this project, the student is required to develop a post-processing algorithm to generate a disparity depth map with hybrid method toward achieving an accurate performance in stereo matching with low error and low complex structures.
Témavezető : Aboali Maged Yahya Ali Hussein
TIPPEK AZ ÖNÁLLÓ LABOR (ÉS SZAKDOLGOZAT, DIPLOMATERVEZÉS) TANTÁRGYAKHOZ
A lényege: A hallgató az év elején választ egy témát és vele egy egyéni konzulenst. Év közben egyéni munkarendben dolgozik (esetleg több labortárssal közösen), majd az év végén a tárgyfelelősnek írásban(elektronikusan beadva) és szóban (vetített képekkel) beszámol. (Vesd össze az ún. "szakirány labor" fogalmával: adott időpontban bemégy a laborba, ahol adott mérési utasítás alapján kell egy adott feladot "lemérned"). A tanszéken a témalabor tevékenység többféle tárgy keretében zajlik a résztvevők hallgatók szakjának (vill, infó), képzésének (BSc, MSc, ötéves), évfolyamának és szakirányának/ágazatának függvényében. A különféle tárgyak történeti és egyéb okokból más-más nevet viselnek, formailag más és más tárgyadatlapot, tárgykövetelményt tartalmaznak, történeti és terhelés megosztási okokból részben más és más a tárgyfelelős oktatójuk, de ettől függetlenül a tárgyak tematikája, követelmény rendszere harmonizált, lényegileg azonos. A témalabor tárgyak tematikai célja a mérnöki életben szokásos tipikus feladatok (lehetőleg az összes!) gyakorlása: A feladat specifikációjának részletes megértése, kidolgozása A szakmában, vagy a szakirodalomban az adott feladattípusra esetlegesen ismert megoldási lehetőségek felkutatása, bemutatása, elemzése. Az előző pont alapján a megoldás megtervezése, ideértve a helyes megvalósítás ellenőrzésének módját is (teszt tervek) A megoldás megvalósítása, elkészítése A megoldás ellenőrzése, értékelő elemzése A fenti séma nagyon sokféle feladatra alkalmazható, legyen az hardver, vagy szoftver.
MITŐL ÖNÁLLÓ A TÉMALABOR/ÖNÁLLÓLABOR?
Ha a konzulens ezt lehetővé teszi, akkor lehet csapatban dolgozni, de néhány dologra oda kell figyelni: A témalabor tárgyak tematikai célja a mérnöki életben szokásos tipikus feladatok (lehetőleg az összes) gyakorlása (lásd a témalabor fogalmi definícióját). Ezeket minden hallgatónak önállóan gyakorolnia kell (az összeset!), még ha esetleg csoportban is dolgozik. Ezért általában nem fogadható el, ha egy csapatban valaki csak "dokumentál", és valaki csak "kódol". Hangsúlybeli, aránybeli különbségek (akár jelentősek is) persze lehetnek a csapattagok között, de mindenkinek minden tevékenységfajtával foglalkoznia kell valamennyit. Adott esetben a tárgyfelelős előírásai szerint a csapattagok készíthetnek (részben) közös írásbeli és/vagy szóbeli beszámolókat, de ezekből minden esetben kideríthetőeknek kell lenni az egyéni csapattagok egyéni részfeladatainak és azok megoldásának.
HOGYAN VÁLASSZAK TÉMÁT?
Böngéssz az aktuális témakiírások között, és válassz 1-2-3 szimpatikus témát. Feltétlenül beszélj interaktívan a szimpatikus témák konzulenseivel (telefonon, vagy személyesen). Ha szükséges, akkor ehhez kérj személyes találkozót is. Faggasd ki, hogy mit lehet tudni a feladatról! Ha megegyeztetek, akkor végezd el az adott tárgy adott félév-eleji kötelező adminisztrációs és/vagy programozott mérési feladatait. Az adminisztrációs feladatok hasonlóak, de az aktuális tárgyfelelős szájaíze szerint vannak kisebb-nagyobb eltérések. Ez ügyben nézd meg: a tantárgy követelményét(!) a tárgy, vagy a tárgyfelelős honlapját, ahol adott esetben fontos, a tárgykövetelményekben nem szereplő hirdetményt találhatsz. Ezeket a hirdetményeket a tárgyfelelősök tudottnak veszik! Miután elvégezted a kötelező év eleji feladatokat, tennivalókat kezdj el dolgozni a konzulenseddel egyeztetett feladaton, a vele egyeztetett tempóban.
MIRE FIGYELJEK TÉMAVÁLASZTÁSKOR?
A téma legyen perspektivikus, azaz több féléven keresztül művelhető! Ideális esetben legyen diplomatervezésig vihető! Faggasd ki a konzulenst a munka jellegéről! Mondjuk az "Ismerkedés az internet világával" egysoros témacím rejthet akár a sorbanállási elméletre alapozó matematikai jellegű feladatot is! Erre ne a félév során kelljen rájönnöd. Ha a diploma után szeretnél esetleg doktori képzésben részt venni, akkor a sikeres felvételihez majdan publikációs pontok is kellenek. Ezt legegyszerűbben I-II-III. helyezést elérő TDK dolgozatokkal lehet elérni. Ehhez hasznos olyan témát keresni, amiből TDK-zni lehet.
