Замятін, Денис СтаніславовичМартиновець, Микола Васильович2019-07-262019-07-262019-06Мартиновець, М. В. Фільтрування акустичного сигналу засобами штучного інтелекту : дипломний проект ... бакалавра : 6.050102 Комп'ютерна інженерія / Мартиновець Микола Васильович. – Київ, 2019. – 68 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28593Об'єктом розробки є система фільтрування акустичного сигналу засобами штучного інтелекту в реальному часі, побудована методом цифрової обробки сигналів з використанням нейронних мереж глибинного навчання. Розроблена система дозволяє завантажувати аудіозаписи, аналізувати їх, та фільтрувати за заданими ознаками. Всі описані сервіси було розроблено мовою програмування Python. Незважаючи на те, що задача адаптивного подолання шуму є добре вивченою областю в сфері цифрової обробки сигналів, вона залишається в значній мірі залежною від тонких налаштувань алгоритмів та параметрів оцінки. У цій роботі продемонстрований гібридний підхід для очистки вхідного мовного потоку від нерелевантної аудіо інформації. Рекурентна нейронна мережа з чотирма прихованими шарами використовується щоб оцінити ідеальні критичні коефіцієнти підсилення, тоді як більш традиційний фільтр тону знижує шум між гармоніками тону. Данний метод дозволяє досягати значно вищої якості результатів, ніж традиційне застосування мінімальної середньої квадратичної похибки спектральної оцінки, зберігаючи при цьому невеликий розмір нейронної мережі для роботи в реальному часі при частоті вхідного сигналу 48 кГц на пристроях з CPU малої потужності та вискої енергоефективності.ukцифрова обробка сигналіввидалення шумурекурентна нейронна мережаCPUглибинне навчанняdigital signal processingnoise removalrecurrent neural networkprocessordepth of trainingBachelor Thesis68 с.