Klasyfikacja gatunków głosów ptaków z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego

dc.contributor.author	Wrzesiński, Maksymilian
dc.date.accessioned	2023-03-23T11:42:25Z
dc.date.available	2023-03-23T11:42:25Z
dc.date.issued	2023-03-23
dc.identifier.issn	2022/M/DS/27
dc.identifier.uri	https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2693
dc.description.abstract	Konwolucyjne sieci neuronowe stanowią obecnie jedne z najlepszych rozwiązań do budowy modeli klasyfikujących dźwięk. W niniejszej pracy autor przedstawił proces tworzenia klasyfikatora gatunków ptaków na podstawie wydawanych przez nie odgłosów, a także zarysował historyczne i aktualne zagadnienia związane z tą dziedziną. Trzy zestawy danych zostały opracowane na podstawie nagrań pozyskanych z serwisu Xeno-Canto.org. W celu przeciwdziałania zjawisku szumu etykiet zastosowano klastrowanie, powiększanie danych (data augemntation) i ręczną edycję próbek dźwięku. Model opracowany wynikiem tych prac rozróżnia 15 gatunków ptaków i może być łatwo rozbudowany.	pl_PL
dc.language.iso	other	pl_PL
dc.relation.ispartofseries	;Nr 7262
dc.subject	uczenie maszynowe	pl_PL
dc.subject	Sieci neuronowe	pl_PL
dc.subject	klasyfikacja gatunków ptaków	pl_PL
dc.subject	klasyfikacja audio	pl_PL
dc.title	Klasyfikacja gatunków głosów ptaków z wykorzystaniem głębokiego uczenia maszynowego	pl_PL
dc.type	Thesis	pl_PL