Використання методів машинного навчання та обробки сигналів для ідентифікації видів птахів за аудіозаписами
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 130 с., 36 рис., 6 табл., 2 дод., 28 джерел.
Об'єктом дослідження є колекція аудіозаписів співу птахів, що
охоплює різні види та середовища існування.
Предметом дослідження є застосування нейронних мереж, зокрема
згорткових нейронних мереж, для розпізнавання та класифікації видів птахів
на основі їхніх пісень.
Метою даної роботи є
1) розробити модель для розпізнавання видів птахів за
аудіозаписами;
2) удосконалити методи попередньої обробки даних для врахування
варіабельності аудіозаписів та підвищення якості моделі;
3) оцінити ефективність нейронних мереж у розпізнаванні
пташиних пісень.
Методи дослідження включають використання методів попередньої
обробки даних, таких як аугментація аудіо та виділення спектрограм,
застосування нейронних мереж для задач класифікації, а також оцінку їхньої
якості за допомогою відповідних метрик.
В результаті цієї роботи з використанням мови програмування Python
було розроблено та натреновано модель нейронної мережі, яка
продемонструвала значні покращення в розпізнаванні видів птахів за їхніми
аудіозаписами. Це дослідження робить внесок у розвиток моніторингу та
збереження біорізноманіття завдяки використанню методів машинного
навчання.
Опис
Ключові слова
ідентифікація видів птахів, класифікація звуків, обробка сигналів, доповнення даних, спектрограми, машинне навчання, згорткові нейронні мережі, bird species identification, sound classification, signal processing, data augmentation, spectrograms, machine learning, convolutional neural networks
Бібліографічний опис
Клименко, Б. О. Використання методів машинного навчання та обробки сигналів для ідентифікації видів птахів за аудіозаписами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Клименко Богдан Олегович. – Київ, 2024. – 131 с.