Система класифікації міських звуків на основі глибоких нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorСмірнов, Сергій Сергійович
dc.date.accessioned2020-11-16T09:33:09Z
dc.date.available2020-11-16T09:33:09Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenBachelor thesis: 108 p., 36 fig., 8 tabl., 2 append., 39 sources. Object of study – algorithm for audio files classification. Purpose – to analyze existing classification models, to develop own sounds classification system in a user-friendly form. Used models – in the software implementation artificial convolution networks were used that were assembled into an ensemble. Results – an urban sounds classification system was obtained that can assign an audio file to one of 10 known classes with an accuracy of 93.3%. Further research proposes to improve model accuracy, expand the library of known classes, adapt the model to work with more noisy data, reduce the quantization period for input audio files to use the system as a component of a smart house for recognizing sounds and filtering them for selective sound insulation.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 108 с., 36 рис., 8 табл., 2 дод., 39 джерела. Об’єкт дослідження – алгоритм класифікації звукових файлів. Мета роботи – проаналізувати існуючі моделі класифікації, розробити власну систему класифікації звуків у зручному для користувача вигляді. Використані моделі – у програмній реалізації було використано штучні згорткові мережі, які були об’єднані в ансамбль. Отриманні результати – побудована система класифікації міських звуків, що може відносити звуковий файл до одного з 10 відомих класів з точністю 93.3%. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, розширити бібліотеку відомих класів, адаптувати модель для роботи із більш зашумленими даними, зменшувати період квантування для вхідних звукових файлів для використання системи як складової розумного будинку для розпізнавання звуків та їх фільтрації для вибіркової звукоізоляції.uk
dc.format.page110 с.uk
dc.identifier.citationСмірнов, С. С. Система класифікації міських звуків на основі глибоких нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Смірнов Сергій Сергійович. - Киів, 2020. - 110 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37396
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectансамблеві моделіuk
dc.subjectзадача класифікаціїuk
dc.subjectкласифікація звуківuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectensemble modelsuk
dc.subjectclassification problemuk
dc.subjectsounds classificationuk
dc.titleСистема класифікації міських звуків на основі глибоких нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Smirnov_bakalavr.pdf
Розмір:
3.29 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи