Оптимізація способів передопрацювання акустичних сигналів для нейронної мережі
Автор: Батіг Степан Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційно-вимірювальні технології у робототехніці
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Магістерська кваліфікаційна робота присвячена аналізу сучасних систем акустичного моніторингу, методів передопрацювання акустичних сигналів та розробці підходів для покращення точності нейронних мереж які для навчання та розпізнавання використовують акустичні дані. У роботі розглянуто: 1. Основні принципи передопрацювання аудіо даних та навчання глибоких послідовних нейронних мереж. 2. Використання сучасних програмних алгоритмів, таких як перетворення Фур’є, мелчастотне кепстральне перетворення та інтегрованих підходів, що поєднують MFCC, FFT і Sequential. 3. Методологія проведення експериментальних досліджень із залученням синтетичних даних для оцінки точності нейронної мережі. Експериментальна частина роботи включає порівняння різних методів передопрацювання акустичних сигналів та навчання нейронних мереж, а також рекомендації щодо оптимізації алгоритмів опрацювання аудіо даних. Результати досліджень можуть бути застосовані для воєнної розвідки моніторингу ворожих БПЛА, медичної сфери для діагностики серцево- легеневих захворювань. Ключові слова: спектральний аналіз, інтелектуальні системи моніторингу, машинне навчання, акустичні сигнали, передопрацювання даних.