Informacja

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

Wyszukujesz frazę "sound classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Genetyczna klasyfikacja dźwięków i struktura warstwy dźwiękowej w subpolarnym krajobrazie Spitsbergenu
Genetic classification of sound and structure of the sound layer in subpolar landscape of Spitsbergen
Autorzy:
Rodzik, Jan
Tematy:
klasyfikacja dźwięków
struktura warstwy dźwiękowej
krajobrazie Spitsbergenu
sound classification
structure of the sound layer
landscape of Spitsbergen
Pokaż więcej
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88062.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Warstwa dźwiękowa stanowi uzupełnienie krajobrazu wizualnego i jest nowym przedmiotem badań, głownie w kontekście komfortu życia człowieka (Bernat, 2008). W środowisku nie zasiedlonym trwale przez człowieka, m.in. w obszarach polarnych, badania dźwięku są na etapie pionierskim (Quin, 2002/2003). Naukowych badań akustycznych nie prowadzono także na jednym z najlepiej poznanych lądow arktycznych, jakim jest Spitsbergen – od kilkudziesięciu lat teren wszechstronnych badań ekspedycji z rożnych krajów świata, w tym licznych wypraw polskich. Różnorodne, niekiedy bardzo intensywne, dźwięki towarzyszą tu dynamicznym procesom przyrodniczym, toteż strona akustyczna pełni ważną rolę w popularnych relacjach z wypraw badawczych, zwłaszcza wypraw pionierskich (Czeppe, 1958; Jahn, 1958; Rożycki, 1959; Birkenmajer, 1975). Naturalny krajobraz Spitsbergenu jest wyjątkowo zróżnicowany i mobilny (Czeppe, 1966; King 1994; Ziaja, 1994). Jest on przez to atrakcyjny także dla eksploracji turystycznych, sportowych oraz rekreacyjnych, ograniczanych przez administrację norweską poprzez wprowadzanie rygorystycznie przestrzeganych przepisów, dotyczących terytorialnych form ochrony przyrody (Mehlum, 1989; Schramm, 1994). W pobliżu stałych osiedli i stacji badawczych daleko posunęła się jednak dewastacja środowiska naturalnego (Krzyszowska, 1981), a związane z funkcjonowaniem tych obiektów dźwięki są trwałym, o wielokilometrowym nawet zasięgu, składnikiem krajobrazu. Istnienie stacji badawczych skłania do prowadzenia monitoringowych badań akustycznych. Podstawą do podjęcia badań może być genetyczna klasyfikacja dźwięków, sporządzona na podstawie ich znajomości, nabytej podczas kilku wy praw naukowych na Spitsbergen: trzech całorocznych ekspedycji Instytutu Geofizyki Polskiej Akademii Nauk, zimujących w Polskiej Stacji Polarnej w Hornsundzie (1982/83, 1992/93 i 1994/95) oraz trzech pierwszych, sezonowych wypraw letnich (1986-88) Instytutu Nauk o Ziemi Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie do Bellsundu. Mimowolnej „rejestracji” dźwięków dokonywano podczas obserwacji meteorologicznych, badań geomorfologicznych oraz udziału w rożnych pracach badawczych i logistycznych na lądzie, lodowcach i na morzu. Wykorzystano także opisy dźwięków zawarte w relacjach z innych wypraw, zwłaszcza z geologicznych eksploracji wnętrza Spitsbergenu (Rożycki, 1959; Birkenmajer, 1975).
Spitsbergen is a mountain island located in significantly ice-covered Norwegian archipelago Svalbard. In spite of polar location, its climate is not very frosty but subpolar with ocean features. To a considerable degree, Icelandic Low and “warm” West Spitsbergen Current shape here thermal and rain conditions. Thanks to that, Greenland Sea nearby Spitsbergen shore doesn’t freeze whereas drift ice often appears here (Fig. 1). Dynamics of atmosphere, litosphere, cryosphere, hydrosphere, biosphere and human activity finds reflection in rich sound layer of landscape. On a basis of natural sounds’ origin, groups of them were distinguished: atmospheric, niveogenic, glacigenic, hydrogenic, zoogenic, anthropogenic and technical (Table 1). Sounds of resembling tone may be produced by variable components of geographical environment and on the other hand – variable sounds may derive from one source. Their diversity and intensity indicate not only on type and dynamics of home processes but also on a source of energy. In the Spitsbergen landscape, sounds are an effect of influence of: gravity (falling and flow), wind (causing a direct collision of centers and objects or through waving), living organisms (movement or activity of vocal system) and sudden blowing of carbohydrates and explosive agents (Fig. 2). Structure of Spitsbergen sound layer is characterized by distinct annual rhythm. Short summer period, connected with thawing of snow and ice cover and water flow, calving of glaciers, especially with functioning of numerous bird’s colony, stands out with sounds resource. In this part of Spitsbergen landscape, six zones in two parallel, arrange in tiers can be distinguished. Periglacial system build following zones: shore, tundra (plains) and subnival, including unfrozen mountain slopes. In a glacial system, these are zones: paraglacial (in front of glaciers), glacial (glaciers) and nival, including nunataks and frozen mountains’ slopes. “Openness” of this terrain causes that some sounds have over zonal extent but generally each zone has different sound layer (Table 2).
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hierarchical Classification of Environmental Noise Sources Considering the Acoustic Signature of Vehicle Pass-Bys
Autorzy:
Valero, X.
Alias, F.
Tematy:
acoustic signature
environmental noise monitoring
Gaussian mixture models
hierarchical classification
mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)
sound classification
traffic noise
vehicle pass-by
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176616.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This work is focused on the automatic recognition of environmental noise sources that affect humans’ health and quality of life, namely industrial, aircraft, railway and road traffic. However, the recognition of the latter, which have the largest influence on citizens’ daily lives, is still an open issue. Therefore, although considering all the aforementioned noise sources, this paper especially focuses on improving the recognition of road noise events by taking advantage of the perceived noise differences along the road vehicle pass-by (which may be divided into different phases: approaching, passing and receding). To that effect, a hierarchical classification scheme that considers these phases independently has been implemented. The proposed classification scheme yields an averaged classification accuracy of 92.5%, which is, in absolute terms, 3% higher than the baseline (a traditional flat classification scheme without hierarchical structure). In particular, it outperforms the baseline in the classification of light and heavy vehicles, yielding a classification accuracy 7% and 4% higher, respectively. Finally, listening tests are performed to compare the system performance with human recognition ability. The results reveal that, although an expert human listener can achieve higher recognition accuracy than the proposed system, the latter outperforms the non-trained listener in 10% in average.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multiclass voice commands classification with multiple binary convolution neural networks
Autorzy:
Szkoła, Jarosław
Tematy:
multiclass convolution neural networks
voting decision mechanism
voice commands classification
multiclass classifier
sound wave processing
sound wave classification
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2190980.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
In machine learning, in order to obtain good models, it is necessary to train the network on a large data set. It is very often a long process, and any changes to the input dataset require re-training the entire network. If the model is extended with new decision classes, the entire learning process for all samples must be repeated. To improve this process, a new neural network architecture was proposed that uses a combination of multiple smaller independent convolutional neural networks (O’Shea, NaSh 2015, ZeghidOuret al. 2019) with two outputs, and a voting mechanism (COrNeliO et al. 2021, dONiNi et al. 2018) that ultimately determines the response of the network decision, rather than one large single network. The main purpose of using such an architecture is the need to solve the problem that occur in the case of most multiclass neural networks. For a typical neural network, extending with new decision classes requires changing the network architecture and re-learning the model for all data. In the proposed architecture, adding a new decision class requires only adding a small independent neural network, and the learning process applies to new cases with small subset of original dataset. This architecture is proposed for large datasets with many decision classes.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combining Spectral Analysis with Artificial Intelligence in Heart Sound Study
Autorzy:
Kucharski, Dariusz
Kajor, Marcin
Grochala, Dominik
Iwaniec, Marek
Iwaniec, Joanna
Tematy:
deep learning
heart sound classification
convolutional neural network
machine learning
signal processing
uczenie głębokie
klasyfikacja dźwięku serca
splotowa sieć neuronowa
uczenie maszynowe
przetwarzanie sygnałów
Pokaż więcej
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/102508.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The auscultation technique has been widely used in medicine as a screening examination for ages. Nowadays, advanced electronics and effective computational methods aim to support the healthcare sector by providing dedicated solutions which help physicians and support diagnostic process. In this paper, we propose a machine learning approach for the analysis of heart sounds. We used the spectral analysis of acoustic signal to calculate feature vectors and tested a set of machine learning approaches to provide the most effective detection of cardiac disorders. Finally, we achieved 91% of sensitivity and 99% of positive predictivity for a designed algorithm based on convolutional neural network.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza danych dzwiekow miejskich metodami uczenia maszynowego
Data analysis of urban sounds using machine learning methods
Autorzy:
Przemielewski, Piotr
Opis:
The bachelor’s thesis includes analysis of urban sounds which belong to appropriate categories and presents neural networks models, which can classify them. The introduction presents the dataset used and its characteristic features. The stages of pre-processing of audio files are presented, which enable to obtain a representation suitable for model training. The form of sounds in particular phases of transformation is explained.The thesis describes the basic concepts related to the issue of artificial neural networks, convolutional neural networks, and their parameters.Machine learning models used for the classification of urban sounds are presented. Their architecture, modelled on other papers, are illustrated on the relevant drawings, and described in the text.The process of generating synthetic data is presented to increase the training set, and to obtain better performance of individual models.In the final part of the work, possible extensions to the project and my observations on their application are presented.All the programs used at work are written in Python and with use of the Jupyter Notebook tool.
Praca licencjacka zawiera analizę danych dźwięków miejskich należących do odpowiednich kategorii i przedstawia modele sieci neuronowych będące w stanie je sklasyfikować.We wstępie zaprezentowany został użyty zbiór danych oraz ukazane zostały jego cechy charakterystyczne. Przedstawiono etapy wstępnego przetwarzania plików audio, umożliwiające uzyskanie reprezentacji nadającej się do trenowania modeli. Wyjaśniona została postać dźwięków w poszczególnych fazach transformacji. W pracy opisane zostały podstawowe pojęcia związane z zagadnieniem sztucznych sieci neuronowych, splotowych sieci neuronowych oraz ich parametrów. Przedstawione zostały modele uczenia maszynowego, użyte w celach klasyfikacji dźwięków miejskich. Ich architektura, wzorowana na wcześniejszych pracach, zilustrowana została na odpowiednich rysunkach oraz została opisana w tekście. Zaprezentowany został proces generacji syntetycznych danych, w celu powiększenia zbioru treningowego, służący uzyskaniu lepszych osiągów poszczególnych modeli. W końcowej części pracy ukazane zostały możliwe rozszerzenia projektu oraz moje obserwacje przy próbach ich zastosowania.Wszystkie wykorzystane w pracy programy zostały napisane w języku Python oraz przy użyciu narzędzia Jupyter Notebook.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Diagnostics of synchronous motor based on sound recognition with application of Linear Predictive Cepstrum Coefficients and fuzzy classifier
Autorzy:
Głowacz, A.
Tematy:
sound recognition
processing
classification
diagnostics
fuzzy classifier
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92999.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This document provides the concept of investigations of acoustic signals of imminent failure conditions of synchronous motor. Measurements were made by recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software has been implemented. Algorithms of signal processing and analysis have been used. The system is based on the LPCC algorithm and fuzzy classifier with triangular membership function. Results confirm the correct operation of the system of sound recognition of synchronous motor.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Expert System for Automatic Classification of Sound Signals
Autorzy:
Tyburek, Krzysztof
Kotlarz, Piotr
Tematy:
audio descriptors
bird species
fuzzy classification of audio signals
MPEG-7
spectral features of sound
Pokaż więcej
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307799.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
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.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of Music Genres Based on Music Separation into Harmonic and Drum Components
Autorzy:
Rosner, A.
Schuller, B.
Kostek, B.
Tematy:
music information retrieval
musical sound separation
drum separation
music genre classification
support vector machine (SVM)
co-training
nonnegative matrix factorization
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177566.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This article presents a study on music genre classification based on music separation into harmonic and drum components. For this purpose, audio signal separation is executed to extend the overall vector of parameters by new descriptors extracted from harmonic and/or drum music content. The study is performed using the ISMIS database of music files represented by vectors of parameters containing music features. The Support Vector Machine (SVM) classifier and co-training method adapted for the standard SVM are involved in genre classification. Also, some additional experiments are performed using reduced feature vectors, which improved the overall result. Finally, results and conclusions drawn from the study are presented, and suggestions for further work are outlined.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kosmogoniczne źródła muzyki w kontekście autoklasyfikacji tradycyjnych instrumentów muzycznych Hucułów. Nowa perspektywa analizy
Cosmogonic sources of music in the context of the self- classification of traditional Hutsul musical instruments. A new perspective of analysis
Autorzy:
Cząstka-Kłapyta, Justyna
Tematy:
tradition
musical instruments
sound
cosmogony
classification
magic
folk beliefs
myth
tradycja
instrumenty muzyczne
dźwięk, kosmogonia
klasyfikacja
magia
wierzenia ludowe
mit
Pokaż więcej
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Ludoznawcze
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/18104661.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W tradycji huculskiej instrumenty muzyczne dzielą się na dwie kategorie: boże i diabelskie. Podział ten stanowi punkt wyjścia do wielopłaszczyznowej analizy źródeł i wytworów muzyki ludowej. Refleksje badawcze dotyczą próby zrekonstruowania pierwotnego zamysłu konstrukcyjnego twórcy instrumentu, uzasadnienia wyboru odpowiedniego tworzywa instrumentu i sposobu wykorzystania jego właściwości brzmieniowych. Kluczowe dla rozważań jest dokładne prześledzenie tych jakości w różnych kontekstach wykonawczych w związku z archaicznym światopoglądem wierzeniowym, który odwołuje się do kosmogonii (mitu), czyli relacji łączących człowieka z naturą (makrokosmosem) i z jego uświadomionym umuzycznionym mikrokosmosem. W artykule podjęta została próba odpowiedzi na pytanie, w jaki sposób te relacje odzwierciedlają się w formie, materii, jakościach dźwiękowych, wykonawstwie muzycznym obu grup instrumentów.
The Hutsul tradition divides musical instruments into two categories: the divine and the devilish ones. This classification serves as a starting point for a multifaceted analysis of the sources and products of traditional music. The analysis concerns various factors, including an attempt to reconstruct the original design idea of the instrument’s creator, the choice of material for the instrument, and the way in which its sound properties are used. Of key importance to these considerations is a thorough analysis of these qualities in various performance contexts, in relation to the archaic belief worldview that refers to cosmogony (myth), i.e. the relationship between man and nature (macrocosm) and with his conscious musicalized microcosm. The article addresses the issue of how these relationships are reflected in the form, matter, sound qualities, and the musical performance of both groups of instruments.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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