Класифікація аудіоподій за допомогою згорткових нейронних мереж

Автор:

Аннотация: (Українська) Згорткові нейронні мережі (CNN) виявилися дуже ефективними в задачі класифікації зображень та являються перспективними для класифікації аудіо. Були розглянуті різні архітектури CNN, щоб класифікувати аудіоподії з набору даних UrbanSound8K [5], який має 8732 аудіофайлів розмічених на 10 класів. Розглянуто такі популярні CNN мережі, як AlexNet [1], VGG [2], ResNet [3] і DenseNet [4]. Було досліджено, що моделі CNN, що використовуються в класифікації зображень, добре відповідають завданням класифікації звуку.

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Класифікація аудіоподій за допомогою згорткових нейронних мереж//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №5. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2019/5/klasifikatsiya-audiopodij-za-dopomogoyu-zgortkovih-nejronnih-merezh/

Статья опубликована: Наука онлайн №5 май 2019

Извините, этот техт доступен только в “украинский”.

Просмотров: 1063

Коментувати не дозволено.

Для того, чтобы комментировать статьи - нужно загрузить диплом кандидата и/или доктора наук

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала