Témy dizertačných prác pre doktorandské študijné programy pre akademický rok 2026/2027

Názov

Analýza digitálnych stôp pomocou metód strojového učenia

Jazyk práce

SK

Anotácia

Digitálna forenzná analýza sa stala nevyhnutnou súčasťou reakcie na počítačové bezpečnostné incidenty ako aj súčasťou vyšetrovania kybernetickej kriminality. Dôležitú fázu forenzného vyšetrovania predstavuje samotná analýza digitálnych stôp. V rámci tejto fázy je potrebné extrahovať forenzné artefakty, určiť ich relevantnosť, hodnotu pre daný prípad, ako aj vzťahy medzi nimi. Účelom tejto fázy je potvrdenie, resp. vyvrátenie forenzných hypotéz stanovených v prvotných fázach forenzného vyšetrovania.

Cieľ

(1) Analyzovať možnosti používania metód strojového učenia pri analýze digitálnych stôp vzhľadom na komplexnosť, množstvo a heterogénnosť forenzných artefaktov. (2) Navrhnúť spôsob výberu relevantných forenzných artefaktov a nájdenia vzťahu medzi nimi. (3) Navrhnúť spôsob overenia samotnej forenznej hypotézy.

Literatúra

(1) Hall, Stuart W., Amin Sakzad, and Kim‐Kwang Raymond Choo. "Explainable artificial intelligence for digital forensics." Wiley Interdisciplinary Reviews: Forensic Science 4.2 (2022): e1434. (2) Mohammad, Rami Mustafa A., and Mohammed Alqahtani. "A comparison of machine learning techniques for file system forensics analysis." Journal of Information Security and Applications 46 (2019): 53-61. (3) Tallón-Ballesteros, Antonio J., and José C. Riquelme. "Data mining methods applied to a digital forensics task for supervised machine learning." Computational intelligence in digital forensics: forensic investigation and applications (2014): 413-428. (4) Du, Xiaoyu, et al. "SoK: Exploring the state of the art and the future potential of artificial intelligence in digital forensic investigation." Proceedings of the 15th International Conference on Availability, Reliability and Security. 2020.

Školiteľ

doc. RNDr. JUDr. Pavol Sokol, PhD. et PhD.

Názov

Analýza tabuľkových údajov s využitím vybraných metód strojového učenia

Jazyk práce

SK

Anotácia

Metódy a algoritmy strojového učenia umožňujú rôzne formy inovácií v oblasti vzdelávania, zdravotníctva, digitalizácie priemyslu a iných oblastiach nášho života. Aplikácie strojového učenia tak majú významný potenciál, keďže môžu pomáhať zlepšovať životy ľudí.

Cieľ

Cieľom dizertačnej práce je navrhnúť metódy a algoritmy strojového učenia pre prácu so štruktúrovanými údajmi, popísať ich princípy a vlastnosti. Cieľom práce je tiež aplikovať metódy kontrolovaného alebo nekontrolovaného učenia v strojovom učení v rôznych aplikačných doménach.

Literatúra

Wang, W. Y., Du, W. W., Xu, D., Wang, W., & Peng, W. C. (2025). A survey on self-supervised learning for non-sequential tabular data. Machine Learning, 114(1), 16. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: a modern approach, 4th US ed. University of California, Berkeley.

Školiteľ

doc. RNDr. Ľubomír Antoni, PhD.

Konzultant

prof. RNDr. Stanislav Krajči, PhD.

Názov

Brain-training hry a priestorové počutie

Jazyk práce

SK

Cieľ

Dostupné možnosti zlepšenia počutia u ľudí s klinicky zdravým sluchom sú obmedzené, a žiadna z nich nie je akceptovaná ani rozšírená tak ako načúvacie strojčeky a kochleárne implantáty. Cieľom tohto projektu je prispieť k vývoju nových procedúr pre rehabilitáciu sluchového postihu vývojom brain-training hier založených na najnovších poznatkoch sluchovej neurovedy a výskume v rámci EU Horizon Europe grantu SAV. Vývoj sluchovej brain-training hry bude v spolupráci s Northeastern University Brain Game Center a Oregon Health & Science University. Hlavným cieľom je vývoj a testovanie rehabilitatívnych techník, ktoré majú zlepšiť sluchové funkcie u ľudí so zhoršeným výkonom v testoch sluchových deficitov tréningom rôznych aspektov sluchového vnímania.

Literatúra

Klingel M, Laback B, Kopco N (2021) Reweighting of Binaural Localization Cues Induced by Lateralization Training. Journal of the Association for Research in Otolaryngology, 22, 551–566, https://doi.org/10.1007/s10162-021-00800-8. Spisak O, Klingel M, Loksa P, Sebena R, Laback B, Kopco N (2021) “Spectral and binaural cue reweighting for sound localization in real and virtual environments,” 2nd Joint Conference on Binaural and Spatial Hearing, 7-8 October 2021.

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor

Názov

Zložitostné aspekty automatov a formálnych jazykov

Jazyk práce

EN

Anotácia

Vo vybraných modeloch automatov skúmame popisnú zložitosť rôznych jazykových operácií s dodatočnými požiadavkami, ako sú príslušnosť do konkrétnej triedy jazykov alebo horná hranica veľkosti abecedy. Tiež uvažujeme výpočtovú zložitosť niektorých rozhodovacích problémov týkajúcich sa formálnych jazykov a automatov.

Školiteľ

Ing. Michal Hospodár, PhD.

EVI

Téma bude realizovaná na externej vzdelávacej inštitúcii - MÚ SAV

Názov

Forenzná analýza systémov umelej inteligencie

Jazyk práce

SK

Anotácia

Systémy umelej inteligencie sa stávajú neoddeliteľnou súčasťou bežného života. To so sebou súčasne prináša aj významný nárast kybernetických hrozieb a kybernetických bezpečnostných incidentov. Dôležitým aspektom pri vyšetrovaní týchto incidentoch je adekvátne forenzné vyšetrovanie. V rámci tohto vyšetrovania je možno identifikovať viacero problémov, ktoré sú spojené s heterogenitou dostupných komponentov vytvárajúcich systémy umelej inteligencie.

Cieľ

(1) Analyzovať možnosti zaisťovania a extrakcie digitálnych stôp zo systémov umelej inteligencie. (2) Analyzovať možnosti použitia metód strojového učenia pri analýze digitálnych stôp zo systémov umelej inteligencie. (3) Navrhnúť automatizovaný spôsob extrakcie a analýzy forenzných artefaktov zo systémov umelej inteligencie.

Literatúra

(1) Schneider, J., & Breitinger, F. (2023). Towards AI forensics: Did the artificial intelligence system do it?. Journal of Information Security and Applications, 76, 103517. (2) Vassilev, A., Oprea, A., Fordyce, A., & Andersen, H. (2024). Adversarial machine learning: A taxonomy and terminology of attacks and mitigations (NIST AI 100-5). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-2. (3) Jeong, D. (2020). Artificial intelligence security threat, crime, and forensics: Taxonomy and open issues. IEEE Access, 8, 184560-184574.

Školiteľ

doc. RNDr. JUDr. Pavol Sokol, PhD. et PhD.

Názov

Fuzzy celulárne automaty

Jazyk práce

SK

Anotácia

Témou práce je skúmanie fuzzifikácií celulárnych automatov, špeciálne Conwayovej hry Life. V jej klasickej verzii ide o opakované diskrétne aplikácie jednoduchého pravidla, ktoré upravuje binárnu hodnotu každej bunky štvorcovej siete podľa hodnôt susedných buniek. Cieľom je modifikovať pravidlá tejto hry tak, aby bunky mohli mať aj nebinárne hodnoty (reprezentujúce teda ich „zdravie“) a hľadať konfigurácie, ktoré pri týchto pravidlách vykazujú zaujímavé správanie (napríklad periodickosť či inú pravidelnosť). Samozrejmosťou je vytvorenie príslušného matematického modelu a ideálom formulácie a formálne dôkazy získaných výsledkov.

Cieľ

Témou práce je skúmanie fuzzifikácií celulárnych automatov, špeciálne Conwayovej hry Life. V jej klasickej verzii ide o opakované diskrétne aplikácie jednoduchého pravidla, ktoré upravuje binárnu hodnotu každej bunky štvorcovej siete podľa hodnôt susedných buniek. Cieľom je modifikovať pravidlá tejto hry tak, aby bunky mohli mať aj nebinárne hodnoty (reprezentujúce teda ich „zdravie“) a hľadať konfigurácie, ktoré pri týchto pravidlách vykazujú zaujímavé správanie (napríklad periodickosť či inú pravidelnosť). Samozrejmosťou je vytvorenie príslušného matematického modelu a ideálom formulácie a formálne dôkazy získaných výsledkov.

Literatúra

aktuálna literatúra

Školiteľ

prof. RNDr. Stanislav Krajči, PhD.

Názov

Fuzzy formálna konceptová analýza

Jazyk práce

SK

Anotácia

Formálna konceptová analýza je data-miningová metóda na obdĺžnikovej tabuľke, ktorej každý riadok zodpovedá nejakému objektu, každý stĺpec nejakému jeho potenciálnemu atribútu a každé políčko obsahuje informáciu o tom, či (prípadne v akej miere) má príslušný objekty príslušný atribút. Jeden z cieľov tejto metódy je nájsť takzvané koncepty, čo sú v istom zmysle stabilné dvojice podmnožín objektov a atribútov. FCA možno považovať za peknú aplikáciu algebraického pojmu Galoisovej konexie. Pôvodná verzia vychádza z klasického diela Gantera a Willeho a popisuje prípad binárnych dát. Vzniká však prirodzená otázka, čo sa stane, ak údaje v tabuľke nebudú binárne...

Cieľ

Formálna konceptová analýza je data-miningová metóda na obdĺžnikovej tabuľke, ktorej každý riadok zodpovedá nejakému objektu, každý stĺpec nejakému jeho potenciálnemu atribútu a každé políčko obsahuje informáciu o tom, či (prípadne v akej miere) má príslušný objekty príslušný atribút. Jeden z cieľov tejto metódy je nájsť takzvané koncepty, čo sú v istom zmysle stabilné dvojice podmnožín objektov a atribútov. FCA možno považovať za peknú aplikáciu algebraického pojmu Galoisovej konexie. Pôvodná verzia vychádza z klasického diela Gantera a Willeho a popisuje prípad binárnych dát. Vzniká však prirodzená otázka, čo sa stane, ak údaje v tabuľke nebudú binárne...

Literatúra

aktuálna literatúra

Školiteľ

prof. RNDr. Stanislav Krajči, PhD.

Názov

Krosmodálne interakcie v priestorovom sluchu

Jazyk práce

SK

Cieľ

Naše videnie ovplyvňuje ako vnímame priestor sluchom. Bruchomluvecký efekt a afterefekt sú fenoménmi, ktoré ilustrujú krátkodobú plasticitu v priestorovom sluchu vyvolanú vizuálnymi signálmi. Vizuálny pozornostný cuing tiež ovplyvňuje sluchové vnímanie z hľadiska lokalizácie zvukov aj priestorového benefitu pri spracovaní reči. Tento projekt bude skúmať efekt vizuálnej informácie na priestorové sluchové vnímanie s využitím behaviorálnych experimentov, neuroimagingových štúdií a výpočtového modelovania.

Literatúra

Hladek L, Seitz A, Kopco N (2021) Auditory-visual interactions in egocentric distance perception: Ventriloquism effect and aftereffect. Journal of the Acoustical Society of America, 150, 3593-3607, doi.org/10.1121/10.0007066. Kopčo N, Lokša P, Lin I-F, Groh J, Shinn-Cunningham B (2019). Hemisphere-Specific Properties of the Ventriloquism Aftereffect. Journal of the Acoustical Society of America, 146, EL177 doi.org/10.1121/1.5123176

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor

Názov

Kvantové štruktúry a Formálna konceptová analýza

Jazyk práce

SK

Anotácia

Základnou kvantovou štruktúrou sú úplné ortomodulárne zväzy. Tieto štruktúry boli v kvantovej fyzike empiricky vypozorované a ich štrukturálne vlastnosti boli popísané a študované ako uzavreté podpriestory Hilbertovho priestoru. Kategoriálne vlastnosti a vzťahy s FCA sú známe. Ukazuje sa, že popis týchto ortomodulárnych zväzov môže byť z pohľadu FCA oveľa všeobecnejší a jednoduchší.

Cieľ

1. Špecifikovať ortomodulárne vlastnosti kvantových štruktúr z hľadiska FCA 2. Skúmať vzťahy s inými kvantovými štruktúrami napr. D-poset. 3. Skúmať vzťahy s inými oblasťami ako napríklad kvantové počítanie, kvantová logika, fuzzy logika,...

Literatúra

ENGESSER, Kurt – GABBAY, Dov M. – LEHMANN, Daniel (eds.). Handbook of Quantum Logic and Quantum Structures: Quantum Structures. Amsterdam: Elsevier, 2007. 801 s. ISBN 978-0-444-52870-4. KRÍDLO, O. – OJEDA-ACIEGO, M. Relating Hilbert-Chu correspondences and big toy models for quantum mechanics. In: Computational Intelligence and Mathematics for Tackling Complex Problems. Cham: Springer, 2020, s. 75–80. KRÍDLO, Ondrej – OJEDA-ACIEGO, Manuel. Formal concept analysis and structures underlying quantum logics. In: 17th International Conference, IPMU 2018, Cádiz, Spain, June 11–15, 2018, Proceedings, Part I. Springer, 2018, s. 574–584. (Communications in Computer and Information Science, vol. 853). ISBN 978-3-319-91472-5.

Školiteľ

doc. RNDr. Ondrej Krídlo, PhD.

Názov

Lokalizácia a extrakcia štruktúrovaných dát z textov

Jazyk práce

SK

Anotácia

Pri analyzovaní rôznych vlastností a overovaní rôznych hypotéz vo veľkej sade textov je potrebné najprv extrahovať z textov fakty, ktoré sú pre danú analýzu relevantné. Príkladom môže byť veľká množina súdnych rozhodnutí a to čo by sme mohli extrahovať sú výšky a povahy trestov, listinné dôkazy, svedkovia, forenzné stopy, odkazované právne predpisy, osobné údaje a mnohé ďalšie. Tieto štruktúrované dáta sú veľmi často vopred neznáme a prichádzajú až ako súčasť zadania. Nakoľko ide o extrakciu z voľného textu typickou kombináciou prístupov, ktorú je možné uvažovať, sú regulárne výrazy a použitie jazykových modelov v kombinácii s poloautomatickou metódou, pri ktorej anotátor označí správne hodnoty. Atribúty sú zastúpené vo voľnom texte rôznym spôsobom. Niektoré sú vyjadrené explicitne, teda vo forme často alebo menej často používaných ustálených fráz, alebo sú identifikovateľné na základe svojho jedinečného tvaru. Iné atribúty môžu byť vyjadrené implicitne tak, že nejakou formou vyplývajú z kontextu samotného textu rozhodnutia.

Cieľ

Vývoj nových postupov a metód pri lokalizovaní a/alebo extrahovaní explicitných a/alebo implicitných atribútov z textov.

Literatúra

aktuálna literatúra 

Školiteľ

RNDr. Peter Gurský, PhD., univerzitný docent

Názov

Pokročilé metódy neurónových sietí a ich aplikácie

Jazyk práce

SK

Anotácia

Neurónové siete patria medzi populárne metódy strojového učenia, ktoré sú v súčasnosti state-of-the-art pri analýze multimodálnych dát. Medzi aktuálne a prínosné metódy patria transforméry, variačné autoenkodéry a difúzne modely, ktoré sa používajú v rôznych aplikačných doménach, vrátane počítačového videnia, spracovania prirodzeného jazyka, či tvorby syntetických dát.

Cieľ

Cieľom dizertačnej práce je spracovať prehľad aktuálnych metód, navrhnúť a implementovať pokročilé neurónové siete a súvisiace architektúry v úlohách počítačového videnia, či v iných oblastiach. Konkrétne je cieľom analyzovať existujúce modely a ich architektúry, navrhnúť, implementovať a experimentálne vyhodnotiť modifikovanú architektúru s dôrazom na stabilitu trénovania a výpočtovú zložitosť, optimalizovať modely pre špecifické aplikácie.

Literatúra

1. HE, Chunming, et al. Diffusion models in low-level vision: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025. 2. RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: a modern approach, 4th US ed., University of California, Berkeley, 2021 3. KELLEHER, John D. Deep learning. MIT press, 2019.

Školiteľ

doc. RNDr. Ľubomír Antoni, PhD.

Názov

RAG systém pre právne texty

Jazyk práce

SK

Anotácia

Téma sa týka oblasti systémov typu Retrieval-Augmented Generation (RAG) určených na spoľahlivé odpovedanie na právne otázky s dôrazom na minimalizáciu halucinácií. Projekt sa zameriava na využitie relevantných právnych predpisov, judikátov a iných súdnych rozhodnutí ako primárnych zdrojov znalostí, pričom dôsledne sleduje presnosť citácií aj transparentnosť argumentácie. Úlohou je identifikovať vhodné metódy indexácie a vektorového vyhľadávania právnych textov, ktoré vykazujú vysokú štrukturálnu aj jazykovú komplexnosť. Správny systém má dokázať posúdiť mieru istoty vygenerovanej odpovede a v prípade nedostatočnej podpory zo zdrojov musí byť schopný bezpečne odmietnuť odpovedať alebo ponúknuť alternatívne upresňujúce otázky. Dôležitou otázkou ostáva, ako riešiť konfliktné rozhodnutia alebo rozdielne právne výklady. Oblasť práva je tiež špecifická časovou nestabilitou a teda aj výzvam pri správe zdrojov, ako je verziovanie právnych predpisov a zmeny ich účinnosti v čase. Otvorené zostávajú problémy metrík hodnotenia správnosti právnych odpovedí, keďže tradičné jazykové benchmarky neposkytujú adekvátnu mieru verifikácie.

Cieľ

1. Analyzovať ako ovplyvňuje kvalita a granularita indexovania právnych textov (zákony, judikáty, komentáre) presnosť a spoľahlivosť odpovedí generovaných RAG systémom. 2. Skúmať, aké techniky vyhodnocovania istoty odpovede (confidence estimation) sú najvhodnejšie pre právnu doménu a dokážu spoľahlivo určiť situácie, v ktorých má systém odpoveď odmietnuť. 3. Analyzovať do akej miery dokáže jazykový model správne interpretovať právne pojmy, vzťahy a judikatúru bez skreslenia či halucinácie, a zistiť ktoré typy právnych otázok sú pre model najproblematickejšie.

Literatúra

Ryan Calvin Barron, Maksim Eren, Olga Serafimova, Cynthia Matuszek, and Boian Alexandrov. 2026. Bridging Legal Knowledge and AI: Retrieval-Augmented Generation with Vector Stores, Knowledge Graphs, and Hierarchical Non-negative Matrix Factorization. In Proceedings of the Twentieth International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL '25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 51–60. https://doi.org/10.1145/3769126.3769215

Školiteľ

RNDr. Peter Gurský, PhD., univerzitný docent

Názov

Trénovanie plasticity a pozornosti v priestorovom počúvaní

Jazyk práce

SK

Cieľ

V každodennom živote sú ľudia vystavení rôznym súčasne pôsobiacim stimulom v komplexnom a neustále sa meniacom prostredí. V snahe korektne extrahovať relevantné informácie ľudia adaptovali spracovávanie vnemov tak, aby odrážalo špecifiká aktuálnej scény, a z predošlých skúseností sa naučili zlepšovať použité stratégie vnímania. Cieľom projektu je na základe vykonanej série behaviorálnych experimentov, štúdií zobrazenia mozgu a s využitím výpočtového modelovania študovať ako tréning pozornosti a mechanizmov implicitného a explicitného učenia vplýva na zvládnutie spracovania reči, lokalizácie zvuku a učenia sa nových fonetických kategórii v komplexných zvukových prostrediach.

Literatúra

Vlahou E, Ueno K, Shinn-Cunningham B, Kopco N (2021) Calibration of consonant perception to room reverberation. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 64(8), 2956-2976 Klingel M, Laback B, Kopco N (2021) Reweighting of Binaural Localization Cues Induced by Lateralization Training. Journal of the Association for Research in Otolaryngology, 22, 551–566, https://doi.org/10.1007/s10162-021-00800-8.

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor

Názov

Útoky na metódy strojového učenia v oblasti kybernetickej bezpečnosti

Jazyk práce

SK

Anotácia

Metódy strojového učenia zohrávajú v rámci reakcie na bezpečnostné incidenty dôležitú úlohu. K detekcii bezpečnostných incidentov, resp. útokov tieto metódy vytvárajú z tréningových údajov modely normálneho správania a detegujú incidenty, resp. útoky ako odchýlky od tohto modelu. Tento proces nabáda útočníkov, aby manipulovali s tréningovými údajmi takým spôsobom, aby naučený model nedokázal odhaliť ich následné útoky. Okrem fázy učenia sa, sú bezpečnostné systémy využívajúce metódy strojového učenia náchylné na rôzne útoky aj vo fáze samotného rozhodovania. Útočník pomocou špeciálne vybraných vstupov obíde naučené správanie sa detekčného systému.

Cieľ

(1) Analyzovať používané metódy strojového učenia v oblasti kybernetickej bezpečnosti vzhľadom na ich odolnosť voči útokom. (2) Navrhnúť spôsob testovania metód strojového učenia vzhľadom na možnosť ich zneužitia zo strany útočníka. (3) Navrhnúť spôsob ochrany metód strojového učenia voči rôznym typom útokov.

Literatúra

(1) Debicha, Islam, et al. "Adv-Bot: Realistic Adversarial Botnet Attacks against Network Intrusion Detection Systems." Computers & Security (2023): 103176. (2) Pawlicki, Marek, Michał Choraś, and Rafał Kozik. "Defending network intrusion detection systems against adversarial evasion attacks." Future Generation Computer Systems 110 (2020): 148-154. (3) Richards, Luke E., Edward Raff, and Cynthia Matuszek. "Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses." arXiv preprint arXiv:2302.08973 (2023).

Školiteľ

doc. RNDr. JUDr. Pavol Sokol, PhD. et PhD.

Názov

Brain-training hry a priestorové počutie

Jazyk práce

EN

Cieľ

Dostupné možnosti zlepšenia počutia u ľudí s klinicky zdravým sluchom sú obmedzené, a žiadna z nich nie je akceptovaná ani rozšírená tak ako načúvacie strojčeky a kochleárne implantáty. Cieľom tohto projektu je prispieť k vývoju nových procedúr pre rehabilitáciu sluchového postihu vývojom brain-training hier založených na najnovších poznatkoch sluchovej neurovedy a výskume v rámci EU Horizon Europe grantu SAV. Vývoj sluchovej brain-training hry bude v spolupráci s Northeastern University Brain Game Center a Oregon Health & Science University. Hlavným cieľom je vývoj a testovanie rehabilitatívnych techník, ktoré majú zlepšiť sluchové funkcie u ľudí so zhoršeným výkonom v testoch sluchových deficitov tréningom rôznych aspektov sluchového vnímania.

Literatúra

Klingel M, Laback B, Kopco N (2021) Reweighting of Binaural Localization Cues Induced by Lateralization Training. Journal of the Association for Research in Otolaryngology, 22, 551–566, https://doi.org/10.1007/s10162-021-00800-8. Spisak O, Klingel M, Loksa P, Sebena R, Laback B, Kopco N (2021) “Spectral and binaural cue reweighting for sound localization in real and virtual environments,” 2nd Joint Conference on Binaural and Spatial Hearing, 7-8 October 2021.

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor

Názov

Krosmodálne interakcie v priestorovom sluchu

Jazyk práce

EN

Cieľ

Naše videnie ovplyvňuje ako vnímame priestor sluchom. Bruchomluvecký efekt a afterefekt sú fenoménmi, ktoré ilustrujú krátkodobú plasticitu v priestorovom sluchu vyvolanú vizuálnymi signálmi. Vizuálny pozornostný cuing tiež ovplyvňuje sluchové vnímanie z hľadiska lokalizácie zvukov aj priestorového benefitu pri spracovaní reči. Tento projekt bude skúmať efekt vizuálnej informácie na priestorové sluchové vnímanie s využitím behaviorálnych experimentov, neuroimagingových štúdií a výpočtového modelovania.

Literatúra

Hladek L, Seitz A, Kopco N (2021) Auditory-visual interactions in egocentric distance perception: Ventriloquism effect and aftereffect. Journal of the Acoustical Society of America, 150, 3593-3607, doi.org/10.1121/10.0007066. Kopčo N, Lokša P, Lin I-F, Groh J, Shinn-Cunningham B (2019). Hemisphere-Specific Properties of the Ventriloquism Aftereffect. Journal of the Acoustical Society of America, 146, EL177 doi.org/10.1121/1.5123176

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor

Názov

Trénovanie plasticity a pozornosti v priestorovom počúvaní

Jazyk práce

EN

Cieľ

V každodennom živote sú ľudia vystavení rôznym súčasne pôsobiacim stimulom v komplexnom a neustále sa meniacom prostredí. V snahe korektne extrahovať relevantné informácie ľudia adaptovali spracovávanie vnemov tak, aby odrážalo špecifiká aktuálnej scény, a z predošlých skúseností sa naučili zlepšovať použité stratégie vnímania. Cieľom projektu je na základe vykonanej série behaviorálnych experimentov, štúdií zobrazenia mozgu a s využitím výpočtového modelovania študovať ako tréning pozornosti a mechanizmov implicitného a explicitného učenia vplýva na zvládnutie spracovania reči, lokalizácie zvuku a učenia sa nových fonetických kategórii v komplexných zvukových prostrediach.

Literatúra

Vlahou E, Ueno K, Shinn-Cunningham B, Kopco N (2021) Calibration of consonant perception to room reverberation. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 64(8), 2956-2976 Klingel M, Laback B, Kopco N (2021) Reweighting of Binaural Localization Cues Induced by Lateralization Training. Journal of the Association for Research in Otolaryngology, 22, 551–566, https://doi.org/10.1007/s10162-021-00800-8.

Školiteľ

doc. Ing. Norbert Kopčo, PhD., univerzitný profesor