Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008428, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система класифікації міських звуків на основі глибоких нейронних мереж (AI translated) popup.author Смірнов Сергій СергійовичSmirnov Serhii Serhiiovych popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37396 popup.publisher Київ Description Дипломна 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. Bachelor thesis: 108 p., 36 fig., 8 tabl., 2 append., 39 sources. Object of study – algorithm for audio files classification. Purpose – to analyze existing classification models, to develop own sounds classification system in a user-friendly form. Used models – in the software implementation artificial convolution networks were used that were assembled into an ensemble. Results – an urban sounds classification system was obtained that can assign an audio file to one of 10 known classes with an accuracy of 93.3%. Further research proposes to improve model accuracy, expand the library of known classes, adapt the model to work with more noisy data, reduce the quantization period for input audio files to use the system as a component of a smart house for recognizing sounds and filtering them for selective sound insulation. popup.nrat_date 2025-11-05 Close