|
|
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
A lot of information is carried in sound. The amount of audio data is increasing with a growing technical level of the society. With more data, the task of processing it gets harder for human beings. This thesis is about recognition of audio events using neural networks. We focused on classification of phonemes and their categories. We used the Multilayer perceptron model as a classifier. We examined the relation between the accuracy of the model and its properties. Our goal was to estimate the network setup to obtain the best results. The accuracy is influenced by input features. We examine the relation between a type of the features and the success rate. The differences between input feature types are reduced by using the context. The bigger context we use the better results we get. Problem is, when contexts overlap, overlapping leads to a higher error rate. We have used a neural network with three hidden layers.
|
|
|
Řízení a měření sportovních drilů hlasem/zvuky
Odehnal, Jiří ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem mobilní aplikace pro platformu Android. Cílem práce je implementovat jednoduché a přívětivé uživatelské rozhraní, které by podporovalo a napomáhalo uživateli v provádění cvičebních sad a cvičebních úkonů. Součástí práce je i implementace podpory detekce zvuků během provádění cviků a předávání hlasových pokynů uživateli. V praxi má aplikace napomoci v pohodlném provádění cvičebních sestav, aniž by byl uživatel nucen mít mobilní zařízení stále v ruce.
|
|
|
Systém pro detekci zvuku
Saprykin, Yaroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Hynčica, Ondřej (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na vytvoření systému pro detekci zvuku. Vytvoření jednoduchého algoritmu detekcí rozbití skla založeném na FFT a Goertzel algoritmech. Častí praktické realizací algoritmu je aplikace FIR filtru. Seznámení s metodou DTW a ověření teoretických poznatků na příkladu porovnání zvukových vzorků ptáků. Implementace vytvo řeného algoritmu detekcí rozbití skla do mikrokontroléru na vývojové desce FRDM-KL25Z od firmy Freescale. Koncovým stupněm systému je návrh a praktická realizace modulu s elektretovým mikrofonem. Implementace algoritmu detekcí v C++.
|
|
|
Deep learning based sound event recognition
Bajzík, Jakub ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This paper deals with processing and recognition of events in audio signal. The work explores the possibility of using audio signal visualization and subsequent use of convolutional neural networks as a classifier for recognition in real use. Recognized audio events are gunshots placed in a sound background such as street noise, human voice, animal sounds, and other forms of random noise. Before the implementation, a large database with various parameters, especially reverberation and time positioning within the processed section, is created. In this work are used freely available platforms Keras and TensorFlow for work with neural networks.
|
|
|
Deep Learning Based Sound Event Recognition
Bajzík, Jakub
The main paper deals with the analysis of the methods of processing and recognition of events in the audio signal and the implementation of the selected method in real use. Recognized events are gunshots placed in a background sound such as traffic noise, human voice, animal sounds and other forms of environmental sounds. For events classification and class recognition, the freely available machine learning framework TensorFlow is used.
|
|
|
Deep learning based sound event recognition
Bajzík, Jakub ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This paper deals with processing and recognition of events in audio signal. The work explores the possibility of using audio signal visualization and subsequent use of convolutional neural networks as a classifier for recognition in real use. Recognized audio events are gunshots placed in a sound background such as street noise, human voice, animal sounds, and other forms of random noise. Before the implementation, a large database with various parameters, especially reverberation and time positioning within the processed section, is created. In this work are used freely available platforms Keras and TensorFlow for work with neural networks.
|
|
|
Řízení a měření sportovních drilů hlasem/zvuky
Odehnal, Jiří ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem mobilní aplikace pro platformu Android. Cílem práce je implementovat jednoduché a přívětivé uživatelské rozhraní, které by podporovalo a napomáhalo uživateli v provádění cvičebních sad a cvičebních úkonů. Součástí práce je i implementace podpory detekce zvuků během provádění cviků a předávání hlasových pokynů uživateli. V praxi má aplikace napomoci v pohodlném provádění cvičebních sestav, aniž by byl uživatel nucen mít mobilní zařízení stále v ruce.
|
|
|
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (oponent) ; Schwarz, Petr (vedoucí práce)
A lot of information is carried in sound. The amount of audio data is increasing with a growing technical level of the society. With more data, the task of processing it gets harder for human beings. This thesis is about recognition of audio events using neural networks. We focused on classification of phonemes and their categories. We used the Multilayer perceptron model as a classifier. We examined the relation between the accuracy of the model and its properties. Our goal was to estimate the network setup to obtain the best results. The accuracy is influenced by input features. We examine the relation between a type of the features and the success rate. The differences between input feature types are reduced by using the context. The bigger context we use the better results we get. Problem is, when contexts overlap, overlapping leads to a higher error rate. We have used a neural network with three hidden layers.
|
|
|
Systém pro detekci zvuku
Saprykin, Yaroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Hynčica, Ondřej (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na vytvoření systému pro detekci zvuku. Vytvoření jednoduchého algoritmu detekcí rozbití skla založeném na FFT a Goertzel algoritmech. Častí praktické realizací algoritmu je aplikace FIR filtru. Seznámení s metodou DTW a ověření teoretických poznatků na příkladu porovnání zvukových vzorků ptáků. Implementace vytvo řeného algoritmu detekcí rozbití skla do mikrokontroléru na vývojové desce FRDM-KL25Z od firmy Freescale. Koncovým stupněm systému je návrh a praktická realizace modulu s elektretovým mikrofonem. Implementace algoritmu detekcí v C++.
|
host ::
RSS.