С 17 марта 2020 г. для образовательных ресурсов Электронной библиотеки СПбПУ установлен особый режим их использования

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: PDF
Language: Russian
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: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users Read
-> Internet Anonymous

Document usage statistics

stat Document access count: 9
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics