Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "audio classification" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Application of visual classification algorithms for identification of underwater audio signals
    Autorzy:
    Gnyś, Piotr
    Szczęsna, Gabriela
    Domínguez-Brito, Antonio C.
    Cabrera-Gámez, Jorge
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23956852.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    audio processing
    audio classification
    convolutional neural network
    Opis:
    An audio processing and classification pipeline is presented in this work. The main focus is on the classification of sounds in a marine acoustic environment, however, the presented approach can be applied to other audio data. Audio samples from heterogeneous sources automatically spliced, normalized and transformed into spectrogram based visual representation are tagged on the pipeline input. The said representation is then used to train a convolutional neural network that can identify the presented categories in future recordings.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2022, 26, 4
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Expert System for Automatic Classification of Sound Signals
    Autorzy:
    Tyburek, Krzysztof
    Kotlarz, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/307799.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    audio descriptors
    bird species
    fuzzy classification of audio signals
    MPEG-7
    spectral features of sound
    Opis:
    In this paper, we present the results of research focusing on methods for recognition/classification of audio signals. We consider the results of the research project to serve as a basis for the main module of a hybrid expert system currently under development. In our earlier studies, we conducted research on the effectiveness of three classifiers: fuzzy classifier, neural classifier and WEKA system for reference data. In this project, a particular emphasis was placed on fine-tuning the fuzzy classifier model and on identifying neural classifier applications, taking into account new neural networks that we have not studied so far in connection with sounds classification methods.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2020, 2; 86-90
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Single-ended quality measurement of a music content via convolutional recurrent neural networks
    Autorzy:
    Organiściak, Kamila
    Borkowski, Józef
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1849158.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    audio data analysis
    artefacts detection
    convolutional neural networks
    recurrent neural networks
    classification model
    Opis:
    The paper examines the usage of Convolutional Bidirectional Recurrent Neural Network (CBRNN) for a problem of quality measurement in a music content. The key contribution in this approach, compared to the existing research, is that the examined model is evaluated in terms of detecting acoustic anomalies without the requirement to provide a reference (clean) signal. Since real music content may include some modes of instrumental sounds, speech and singing voice or different audio effects, it is more complex to analyze than clean speech or artificial signals, especially without a comparison to the known reference content. The presented results might be treated as a proof of concept, since some specific types of artefacts are covered in this paper (examples of quantization defect, missing sound, distortion of gain characteristics, extra noise sound). However, the described model can be easily expanded to detect other impairments or used as a pre-trained model for other transfer learning processes. To examine the model efficiency several experiments have been performed and reported in the paper. The raw audio samples were transformed into Mel-scaled spectrograms and transferred as input to the model, first independently, then along with additional features (Zero Crossing Rate, Spectral Contrast). According to the obtained results, there is a significant increase in overall accuracy (by 10.1%), if Spectral Contrast information is provided together with Mel-scaled spectrograms. The paper examines also the influence of recursive layers on effectiveness of the artefact classification task.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2020, 27, 4; 721-733
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatyczna klasyfikacja instrumentów szarpanych w multimedialnych bazach danych
    Automatic classification of string instruments in multimedia databases
    Autorzy:
    Cudny, W.
    Tyburek, K.
    Kosiński, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152592.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    widmo sygnału
    deskryptory
    pizzicato
    chordofony
    MPEG-7 standard
    audio signals
    frequency domain
    descriptors
    classification
    chordophones
    Opis:
    Klasyfikacją i agregacją danych multimedialnych zajmuje się standard MPEG-7, który dostarcza szereg podstawowych deskryptorów opisujących dźwięk. Wzorując się na istniejącym standardzie MPEG-7 stworzono nowe deskryptory rozpoznające konkretne instrumenty muzyczne. Głównym zadaniem postawionym w badaniach jest takie zdefiniowanie deskryptorów w przestrzeni widmowej, które w połączeniu z określonymi algorytmami przeszukiwań pozwolą na prawidłową interpretację źródła dźwięku z artykulacją piccicato. Do badań wybrano grupę strunowych instrumentów muzycznych znaną pod nazwą chordofonów.
    Classification and agregation of multimedia data used, for example in production processes of TV and radio stations is made by the use of MPEG-7 staandard. Searching process can be speed up if an appropriate labeling (indexing) of signals is used. The paper concerns determination of a set of descriptors in the spectrum domain which can allow to classify pizzicato sound signals generated by 8 different chordophone instruments being a subset of strings.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 5, 5; 33-35
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies