Розробка програмної системи автоматичної класифікації адіоданих на основі згорткової нейромережі

Abstract

Магістерська робота присвячена розв’язанню актуальної задачі розробки програмної системи автоматичної класифікації аудіоданих із використанням методів глибокого навчання. У роботі виконано аналіз предметної області аудіокласифікації, розглянуто основні типи задач та сучасні підходи до обробки звукових сигналів. Обґрунтовано доцільність застосування згорткових нейронних мереж як базового інструменту для автоматичного виділення інформативних ознак із часово-частотних представлень аудіосигналів. Особливу увагу приділено методам попередньої обробки аудіоданих та формуванню ознакового простору на основі мел-частотних кепстральних коефіцієнтів. Розроблено архітектуру програмної системи, що реалізує повний конвеєр обробки аудіо: від завантаження та нормалізації сигналу до інференсу нейромережевої моделі й формування класифікаційного рішення. Реалізацію системи виконано з використанням сучасних програмних засобів і бібліотек для цифрової обробки сигналів та машинного навчання. Проведено експериментальні дослідження ефективності розробленої системи на тестових наборах аудіоданих, отримано кількісні показники точності класифікації та проаналізовано результати роботи моделі. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування розробленої програмної системи для задач автоматичного аналізу та класифікації аудіосигналів у різних прикладних сферах, зокрема в системах розпізнавання звуків, музичному тегуванні, акустичному моніторингу та інтелектуальних користувацьких застосунках.