Каніовська, Ірина ЮріївнаСмірнов, Сергій Сергійович2020-11-162020-11-162020-06Смірнов, С. С. Система класифікації міських звуків на основі глибоких нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Смірнов Сергій Сергійович. - Киів, 2020. - 110 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37396Дипломна 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.ukмашинне навчаннязгорткові нейронні мережіансамблеві моделізадача класифікаціїкласифікація звуківmachine learningconvolutional neural networksensemble modelsclassification problemsounds classificationBachelor Thesis110 с.