title: Audio data analysis and event recognition for security systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тимошенко Денис Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Timosenko Denis Maksimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Доржиев Зоригто Жаргалович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Dorziev Zorigto Zargalovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040219
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26345
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается задача классификации аудио информации, а также применяется архитектура свёрточных нейронной сетей, которая достигает хороших результатов в других прикладных задачах. Помимо этого, описывается реализация алгоритма извлечения характеристик, скачивания и подготовки данных. Для повышения качества работы классификатора представлены методы увеличения объёма данных и регуляризации. Веса нейронной сети, которая предварительно обучается на большом наборе данных, используются для небольшого узкоспециализированного набора городских звуков. Полученные модели сравниваются по точности и времени обучения в задачах бинарной классификации и мультиклассификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work we consider the audio classification task and use the architecture of convolutional neural network that achieve high results in other applications. In addition, we describe the implementation of the algorithm for extracting features, downloading and preprocessing the data. Methods for data augmentation and regularization are introduced to improve the quality of the classifier. We train the model on a large dataset and use the weights of the pretrained model for a small dataset of urban sounds. The resulting models are compared in terms of accuracy and training time for binary classification and multiclassification.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ аудио
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание звуковых событий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: передача обучения (transfer learning)
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: audio analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sound event detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transfer learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Audio data analysis and event recognition for security systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ аудиоданных и распознавание событий для систем безопасности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Dorziev_2020.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26345/1/VKR_Dorziev_2020.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 994,93 kB
resources.filename: reviewSV_Dorzhiev_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26345/2/reviewSV_Dorzhiev_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,98 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_Dorziev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26345/3/reviewSV_OTZYV_Dorziev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 79,51 kB