editor@inter-nauka.com
Личный кабинетКласифікація аудіоподій за допомогою згорткових нейронних мереж
Библиографическое описание статьи для цитирования:
Александр Иванов. 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/
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.