Analýza zvukových nahrávek pomocí hlubokého učení

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (předseda) Doc.Ing.MgA. Ondřej Urban, Ph.D. (místopředseda) prof. Mgr. Pavel Rajmic, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Libor Husník (člen) RNDr. Lubor Přikryl (člen) Ing.MgA. Edgar Mojdl, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázky oponenta: 1) Jaký význam má použití pouličních zvuků pro trénování algoritmu, který má být nasazen v lesním prostředí? 2) Jakou roli hraje hardwarová konfigurace aparátu, který bude použit ve finálním řešení, tedy zejména jakou roli hrají parametry použitého mikrofonu/mikrofonů nebo místo instalace? Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAudio inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPřinosil, Jiřícs
dc.contributor.authorKramář, Deniscs
dc.contributor.refereeŘíha, Kamilcs
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá řešením problému audio-klasifikace zvuku těžby motorové pily v přirozeném prostředí s využitím převážně konvolučních neuronových sítí. Nejprve je probrána teorie týkající se grafické reprezentace zvukového signálu. Další část je věnována oblasti strojového učení. Ve třetí kapitole jsou prezentovány některé současné práce zabývající se touto problematikou. V rámci praktické části je představen použitý dataset a testované neuronové sítě. Dosažené výsledky testování jsou porovnány na základě dosažené úspěšnosti a pomocí křivek ROC. Robustnost představených řešení je ověřena pomocí navrženého detekčního programu a zhodnocena pomocí objektivních kritérií.cs
dc.description.abstractThis master thesis deals with the problem of audio-classification of the chainsaw logging sound in natural environment using mainly convolutional neural networks. First, a theory of grafical representation of audio signal is discussed. Following part is devoted to the machine learning area. In third chapter, some of present works dealing with this problematics are given. Within the practical part, used dataset and tested neural networks are presented. Final resultes are compared by achieved accuracy and by ROC curves. The robustness of the presented solutions was tested by proposed detection program and evaluated using objective criteria.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKRAMÁŘ, D. Analýza zvukových nahrávek pomocí hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other133466cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/197102
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectaudiosignálcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectdetekcecs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectCNNcs
dc.subjectLSTMcs
dc.subjectMFCCcs
dc.subjectzpracování signálucs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectnelegální kácenícs
dc.subjectaudio signalen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectdetectionen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectCNNen
dc.subjectLSTMen
dc.subjectMFCCen
dc.subjectsignal processingen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectneural networken
dc.subjectillegal loggingen
dc.titleAnalýza zvukových nahrávek pomocí hlubokého učenícs
dc.title.alternativeDeep learning based sound records analysisen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-10cs
dcterms.modified2024-05-17-12:54:18cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid133466en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:28:40en
sync.item.modts2025.01.15 14:48:33en
thesis.disciplineZvuková produkce a nahrávánícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.5 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
544.13 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_133466.html
Size:
3.81 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_133466.html
Download
Collections
2021