Модуль розпізнавання та класифікації звуків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorБондар, Олексій Андрійович
dc.date.accessioned2019-09-23T13:22:32Z
dc.date.available2019-09-23T13:22:32Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenDiploma thesis involves: 100p., 7 tables, 49 fig., 2 add. and 22 references. The object of the research are algorithms in the field of machine learning, especially algorithms and methods of the analysis of sounds for their presentation textually, for using by people with hearing problems as well as in automatized systems of quick response to emergency situations in cities. The subject of the research – machine learning models, especially neural networks. The purpose of the research – the analysis of existing methods of machine learning as well as creation of own model of recognition of sounds that will be presented in a user-friendly format. In the course of the research, the analysis of popular today models for the solution of the problem of the classification of sounds was carried out; comparative analysis of these models was made, the process of creation of own model was described and also its integration into the programing module for cross-platform application. Within the further research, it is expedient to work on the enhancement of the accuracy of the model in the work with a more noisy data, the improving of the model, the modification of its architecture, by increasing the quantity of classes for recognition. The other possible way is the development of IoT solutions for the analysis of sound situation in the city in real time.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 100с., 7 табл., 48 рис., 2 дод. та 22 джерела. Об’єкт дослідження – алгоритми в сфері машинного навчання, а саме алгоритми і методи аналізу звуків для представлення їх у текстовому вигляді, для використання людьми з вадами слуху, а також в автоматизованих системах швидкого реагування на екстренні ситуації у містах. Предмет дослідження – моделі машинного навчання, а саме нейронні мережі. Мета роботи – розгляд існуючих методів машинного навчання, а також створення власної моделі розпізнавання звуків, що буде представлена у зручному для користувачів вигляді. У ході виконання роботи було проведено аналіз моделей, популярних на сьогоднішній день, для вирішення задачі класифікації звуків; проведено їх порівняльний аналіз, описано процес створення власної моделі, а також її інтеграцію у програмний модуль для кросплатформенного додатку. В рамках подальшого дослідження доцільно працювати над покращенням точності моделі у роботі з більш зашумленими даними, вдосконаленням самої моделі, модифікацією її архітектури, збільшенням кількості класів для розпізнавання. Іншим можливим шляхом є розробка IoT рішень для аналізу звукової ситуації у місті в реальному часі.uk
dc.format.page100 с.uk
dc.identifier.citationБондар, О. А. Модуль розпізнавання та класифікації звуків : дипломна робота … бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Бондар Олексій Андрійович. – Київ, 2019. – 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29412
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectштучна згорткова нейронна мережаuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectкомп’ютерний слухuk
dc.subjectкросплатформенний модульuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectartificial convolutional neural networkuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectcomputer hearinguk
dc.subjectcross-platform moduleuk
dc.titleМодуль розпізнавання та класифікації звуківuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Bondar_bakalavr.docx
Розмір:
3.79 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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