Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31844
Название: Система классификации звуков окружающей среды
Другие названия: Environmental sound classification system
Авторы: Жук, И. Н.
Zhuk, I. N.
Ключевые слова: доклады БГУИР
внутреннее ухо
формирование признаков
классификация звуков
сверточные нейронные сети
ESC 10
cochlea
auditory nerve spikes
feature extraction
sound classification
convolutional neuron networks
Дата публикации: 2018
Издательство: БГУИР
Библиографическое описание: Жук, И. Н. Система классификации звуков окружающей среды / И. Н. Жук // Доклады БГУИР. - 2018. - № 3 (113). - С. 54 - 58.
Краткий осмотр (реферат): В статье представлена система классификации звуков окружающей среды и результаты сравнения производительности с другими системами на звуковой базе ESC 10. В представленной системе формирование признаков звукового сигнала осуществляется с помощью модели внутреннего уха и импульсов слухового нерва. Классификация звуков осуществляется с помощью различных конфигураций сверточных нейронных сетей. Доля правильных ответов классификации значительно выше результатов оригинальной статьи звуковой базы ESC 10. This paper presents environmental sound classification system and performance comparison on ESC 10 dataset. The feature extraction method includes cochlea and auditory nerve models. Classification model includes classic convolutional neuron network architectures. Experiments based on different architectures of convolutional neural networks and proposed feature extraction method. The model outperforms baseline implementations and achieves results comparable to other state-of-the-art approaches.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31844
Располагается в коллекциях:№3 (113)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Zhuk_Sistema.pdf648,2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.