Tworzenie supernowoczesnego klasyfikatora dźwięków z wykorzystaniem systemów uczących się

Sruthi Kurada, Massachusetts, Stany Zjednoczone 13-15

Dostępność bardzo dokładnych klasyfikatorów dźwięku jest niezbędna do ich wykorzystania w świecie rzeczywistym. W badaniu sprawdzano możliwości wykorzystania niezawodnych klasyfikatorów audio do klasyfikacji dźwięków środowiskowych ze zbioru danych UrbanSound8k. Opublikowane klasyfikatory tego zbioru danych mają zakres dokładności na poziomie zaledwie 50–74%. Wykorzystałam kilka popularnych technik używanych w systemach uczących się, takich jak selekcja cech, wstępne przetwarzanie danych, rozszerzanie danych i strojenie parametrów klasyfikatora, by utworzyć klasyfikator o dokładności 99,4%. Kroki stosowane przy opracowywaniu tego najnowocześniejszego klasyfikatora można łatwo zastosować do tworzenia wysoce precyzyjnych maszyn klasyfikujących w innych dziedzinach problemów dźwiękowych. W ramach dowodu, stosując te same techniki do innego zbioru danych – nagrań normalnego i zaburzonego bicia serca, stworzyłam inny skuteczny klasyfikator o dokładności na poziomie 98%.

Pokaż więcej