prikaz prve stranice dokumenta Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala
No public access
master's thesis
Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:394700
Štrbac, Mario
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Štrbac, M. (2020). Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

Štrbac, Mario. "Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

Štrbac, Mario. "Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

Štrbac, M. (2020). 'Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 29 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

Štrbac M. Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 November 29] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

M. Štrbac, "Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:394700

Metadata
TitlePrimjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala
Title (english)Application of machine learning in classification of sound signals
AuthorMario Štrbac
MentorAntonio Petošić (mentor)
Committee memberAntonio Petošić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberIvan Đurek (član povjerenstva)
Committee memberMarko Horvat (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-06, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj rad bavi se problemom klasifikacije zvučnih signala iz okoliša primjenom strojnog učenja. Za skup podataka odabran je skup gradskih zvučnih isječaka UrbanSound8K. Klasifikacija zvuka testirana je pomoću dva pristupa dubokog učenja u programskom jeziku Python. Prvi pristup uključuje konvolucijsku neuronsku mrežu implementiranu s Keras bibliotekom, a drugi metodu prijenosnog učenja ostvarenu pomoću modela ResNet-18 i biblioteke fastai. Za reprezentaciju zvuka odabran je spektrogram koji svojom vremensko-frekvencijskom karakteristikom može dati dobar uvid u svojstva okolišnih zvučnih signala. Konačno, napravljena je analiza dobivenih rezultata i usporedba oba modela te su predloženi dodatni koraci za njihovo moguće poboljšanje.
Abstract (english)
This paper examines environmental sound classification using machine learning methods. The methods are applied on UrbanSound8K data set consisting of urban sound excerpts. For sound classification two deep learning methods are tested in Python programming language. First approach includes convolutional neural network implemented with Keras library and the second refers to transfer learning implemented with ResNet-18 model and fastai library. Spectrograms were used for sound representation because of their time-frequency characteristic and suitability in describing environmental sound features. Finally, analysis of results is given, as well as comparison of both models with additional steps proposed for further improvements.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:394700
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 14:00:21