Details
| Title | Алгоритм детектирования акустических событий: выпускная квалификационная работа бакалавра: 12.03.01 - Приборостроение ; 12.03.01_02 - Информационные технологии безопасности объектов |
|---|---|
| Creators | Панова Анастасия Андреевна |
| Scientific adviser | Малыхина Галина Федоровна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
| Subjects | детектор голосовой активности; обработка речевых сигналов; искусственные нейронные сети; voice activity detection; speech signal processing; artifical neural network |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 12.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 120000 - Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии |
| Links | Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-3249 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Record key | ru\spstu\vkr\4594 |
| Record create date | 11/18/2019 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В работе представлен аналитический обзор предметной области детектирования голосовой активности. Рассмотрены основные способы решения данной задачи, применяемые на практике. Предложен подход, основанный на анализе визуального представления акустического сигнала, искусственных нейронных сетях. Приведена структурная схема соответствующей методологии, лежащей в основе исследования.
The paper presents an analytical review on the voice activity detection. The basic approaches, applied in practice for solving this problem, are considered. A modern approach based on the analysis of the visual representations of the acoustic signal, artificial neural networks. A structural diagram of the corresponding methodology underlying study is presented.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 12
Last 30 days: 0
