Використання методів машинного навчання та обробки сигналів для ідентифікації видів птахів за аудіозаписами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛевенчук, Людмила Борисівна
dc.contributor.authorКлименко, Богдан Олегович
dc.date.accessioned2024-09-23T09:10:41Z
dc.date.available2024-09-23T09:10:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherBachelor’s Thesis: 130 p., 36 fig., 6 tab., 2 app., 28 references. The object of the study is a collection of audio recordings of birds singing, covering different species and habitats. The subject of the study is the use of neural networks, in particular convolutional neural networks, to recognize and classify bird species based on their songs. The aim of this work is to 1) develop a model for recognizing bird species from audio recordings; 2) improve data preprocessing methods to account for the variability of audio recordings and improve the quality of the model; 3) evaluate the effectiveness of neural networks in recognizing bird songs. The research methods include the use of data preprocessing techniques such as audio augmentation and spectrogram extraction, the application of neural networks for classification tasks, and the evaluation of their quality using appropriate metrics. As a result of this work, a neural network model was developed and trained using the Python programming language This model demonstrated significant improvements in recognizing bird species from their audio recordings. This study contributes to the development of biodiversity monitoring and conservation through the use of machine learning methods.
dc.format.extent131 с.
dc.identifier.citationКлименко, 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.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69137
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectідентифікація видів птахів
dc.subjectкласифікація звуків
dc.subjectобробка сигналів
dc.subjectдоповнення даних
dc.subjectспектрограми
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectbird species identification
dc.subjectsound classification
dc.subjectsignal processing
dc.subjectdata augmentation
dc.subjectspectrograms
dc.subjectmachine learning
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.titleВикористання методів машинного навчання та обробки сигналів для ідентифікації видів птахів за аудіозаписами
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Klymenko_bakalavr.pdf
Розмір:
13.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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