|
|
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (referee) ; Schwarz, Petr (advisor)
Zvuk je nositelem velkého množství informací. S rostoucí technickou úrovní společnosti se zvyšuje množství zvukových dat. Čím více dat máme, tím hůře se člověku zpracovávají. Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání zvukových událostí pomocí neuronových sítí. Konkrétně klasifikaci fonémů a jejich kategorií. Jako klasifikátor se používá model vícevrstevného perceptronu. Práce zkoumá závislost přesnosti tohoto klasifikačního modelu na nastavených vlastnostech a hledá optimální nastavení pro maximální přesnost. Přesnost je ovlivněna také vstupními daty. Práce zkoumá vztah mezi typem vstupních dat a úspěšností klasifikačního programu, a porovnává vlastnosti vybraných typů vstupních dat. Použití kontextu u vstupních dat redukuje rozdíly námi vybranými typy vstupních prvků. Čím větší kontext použijeme, tím větší přesnosti docílíme. Problém nastává v situaci, kdy začne kontext zasahovat do jiných tříd. Pro naše experimenty jsme používali neuronovou síť se třemi skrytými vrstvami.
|
|
|
Controlling and Measuring Sport Drills by Voice/Sound
Odehnal, Jiří ; Křivka, Zbyněk (referee) ; Rychlý, Marek (advisor)
This master's thesis deals with the design and development of mobile aplication for Android platform. The aim of the work is to implement a simple and user-friendly user interface that would support and assist the user in trainning and sport exercises. The thesis also include implementation of sound detection to support during exercises and voice instruction by application. In practice the application should help in making training exercises more comfortable without the user being forced to keep mobile device in hand.
|
|
|
Sound Detection System
Saprykin, Yaroslav ; Horák, Karel (referee) ; Hynčica, Ondřej (advisor)
Bachelor thesis is focused on the developing sound detection system. Developing simple algorithm of detection breaking glass based on FFT and Goertzel algorithms. Part of practice realization of algorithm is application FIR filter. Acquaintance with the method DTW and verification of theoretical knowledges on the example of comparison sound samples of birds. Implementation of created algorithm of breaking glass detection to microcontroller based on development platform FRDM-KL25Z by Freescale. Terminal equipment of system are designed a practical realization module with electet microphone. Detection algorithm implementation in C++.
|
|
|
Deep learning based sound event recognition
Bajzík, Jakub ; Kiska, Tomáš (referee) ; Přinosil, Jiří (advisor)
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 (referee) ; Přinosil, Jiří (advisor)
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.
|
|
|
Controlling and Measuring Sport Drills by Voice/Sound
Odehnal, Jiří ; Křivka, Zbyněk (referee) ; Rychlý, Marek (advisor)
This master's thesis deals with the design and development of mobile aplication for Android platform. The aim of the work is to implement a simple and user-friendly user interface that would support and assist the user in trainning and sport exercises. The thesis also include implementation of sound detection to support during exercises and voice instruction by application. In practice the application should help in making training exercises more comfortable without the user being forced to keep mobile device in hand.
|
|
|
Recognition of Audio Events Using Deep Neural Networks
Uchytil, Albert ; Černocký, Jan (referee) ; Schwarz, Petr (advisor)
Zvuk je nositelem velkého množství informací. S rostoucí technickou úrovní společnosti se zvyšuje množství zvukových dat. Čím více dat máme, tím hůře se člověku zpracovávají. Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání zvukových událostí pomocí neuronových sítí. Konkrétně klasifikaci fonémů a jejich kategorií. Jako klasifikátor se používá model vícevrstevného perceptronu. Práce zkoumá závislost přesnosti tohoto klasifikačního modelu na nastavených vlastnostech a hledá optimální nastavení pro maximální přesnost. Přesnost je ovlivněna také vstupními daty. Práce zkoumá vztah mezi typem vstupních dat a úspěšností klasifikačního programu, a porovnává vlastnosti vybraných typů vstupních dat. Použití kontextu u vstupních dat redukuje rozdíly námi vybranými typy vstupních prvků. Čím větší kontext použijeme, tím větší přesnosti docílíme. Problém nastává v situaci, kdy začne kontext zasahovat do jiných tříd. Pro naše experimenty jsme používali neuronovou síť se třemi skrytými vrstvami.
|
|
|
Sound Detection System
Saprykin, Yaroslav ; Horák, Karel (referee) ; Hynčica, Ondřej (advisor)
Bachelor thesis is focused on the developing sound detection system. Developing simple algorithm of detection breaking glass based on FFT and Goertzel algorithms. Part of practice realization of algorithm is application FIR filter. Acquaintance with the method DTW and verification of theoretical knowledges on the example of comparison sound samples of birds. Implementation of created algorithm of breaking glass detection to microcontroller based on development platform FRDM-KL25Z by Freescale. Terminal equipment of system are designed a practical realization module with electet microphone. Detection algorithm implementation in C++.
|
guest ::
