Детальная информация

Название: Разработка системы классификации звуковых сигналов с использованием глубоких нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.03 «Системный анализ и управление» ; образовательная программа 27.03.03_02 «Cистемный анализ в информационных системах и технологиях»
Авторы: Петров Сергей Юрьевич
Научный руководитель: Нестеров Сергей Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: python; keras; глубокие нейронные сети; звуки окружающей среды; звуковые сигналы; классификация звуковых событий; сверточная нейронная сеть; спектрограмма; convolutional neural network; deep neural networks; environmental sounds; sound signals; sound; event classification; spectrogram
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.03.03
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-759
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Работа посвящена реализации системы классификации звуковых событий на базе глубокой нейронной сети с использованием технологии переноса обучения. В первой главе проведен анализ способов представления звукового сигнала, а также ключевых особенностей построения нейронных сетей для решения задачи классификации звуковых событий. Вторая глава посвящена разработке модели системы для решения поставленной задачи. В третьей главе осуществляется выбор соответствующих технологий и инструментов, а также дается описание полного цикла реализации системы, начиная с подготовки тренировочных данных и заканчивая сохранением итоговых параметров (весов, истории обучения, и т.д.) нейронной сети. В четвертой главе проводится тестирование и оценка построенных моделей.

This study is devoted to the implementation of a sound event classification system based on a deep neural network using the technology of transfer learning. In the first chapter, the analysis of ways to represent an audio signal and the key features of building neural networks to solve the problem of classifying sound events is conducted. The second chapter is devoted to the development of a system model for solving this task. In the third chapter, the selection of appropriate technologies and tools, along with a description of the full implementation cycle of the system, from preparation of training data to preservation of the final parameters (weights, training history, etc.) of the neural network is provided. Testing and evaluation of the constructed models are performed in the fourth chapter.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 13
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика