Магістерські роботи (КЕОА)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21992

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (КЕОА) за Автор "Демиденко, Олексій Анатолійович"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Дослідження голосової активності в пристроях з низьким енергоспоживанням
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського., 2023) Демиденко, Олексій Анатолійович; Лебедев, Денис Юрійович
    Магістерська дисертація складається з 97 сторінок, в якій міститься 31 рисунок, 17 таблиць, використано 22 джерела. Актуальність. Сучасний розвиток технологій та розширене застосування систем, мобільних пристроїв та Інтернету речей вимагають ефективних та енергоефективних методів взаємодії з користувачем. Вивчення голосової активності дозволяє розробляти енергоефективні алгоритми, які сприяють тривалому автономному функціонуванню у багатьох системах. Дана сфера досліджень виявляється ключовою для мобільних пристроїв та технологій. Дослідження у цій області спрямоване на розробку алгоритмів, що оптимізують енергоспоживання та підвищують зручність використання. У наш час через швидкий розвиток методів машинного навчання нові та швидкі алгоритми є критичною потребою особливо при роботі у середовищі з обмеженим енергоспоживанням. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційне дослідження проводилося відповідно до наукових напрямків кафедри конструювання електронно-обчислювальної апаратури КПІ ім. Ігоря Сікорського, а також пріоритетного напрямку розвитку науки і техніки України ”Інформаційні та комунікаційні технології”. Метою дисертаційної роботи є дослідження ефективності реалізації методів детектування голосової активності у системах з малим енергоспоживанням. Під цим мається на увазі дослідження методів та більш точна їх оцінка. Для досягнення мети в роботі вирішено наступні задачі: - Аналіз існуючих рішень та наукових статей за темою дослідження. - Пошук та аналіз інформації про основні параметри, що використовуються та потрібні при детектуванні голосової активності, яка дозволяє оцінювати та краще усвідомлювати вже існуючі методи на предмет можливих покращень у реалізації алгоритмів та їх результату. - Розробка удосконаленого методу й системи та демонстрація моделювання. - Розроблення стартап-проєкту. Об’єктом дослідження є процес детектування голосової активності у системах з низьким енергоспоживанням. Предметом дослідження є методи та алгоритми для детектуванняголосової активності у системах з низьким енергоспоживанням та їх реалізація Методи дослідження: у роботі було використано декілька методів, основні з них – метод прихованої моделі Маркова, модель рекурентної, згорткової нейронної мережі. Проведено моделювання методу з використанням рекурентної нейронної мережі у середовищі Matlab з різними фоновими шумами при різних параметрах відношення рівня сигналу до шуму. Наукова новизна визначається результатами аналізу ефективності існуючих методів детектування голосової активності у системах з малим енергоспоживанням. Шляхом порівняльного аналізу обгрунтовано вибір для використання в якості базового при детектуванні голосової активності в системах з низьким енергоспоживанням методу рекурсивних нейронних мереж, що дозволило провести дослідження його ефективності у розробленій системі та провести моделювання. Практичне значення роботи визначається створеними алгоритмічними рішеннями та системою забезпечення детектування голосової активності. Апробація результатів дослідження: проведено тестування методу та розробленої системи у програмному середовищі. Публікації: за матеріалами досліджень опубліковано 1 друковану статтю у фаховому виданні України (категорія Б) [22].