Karol Jerzy Piczak obronił pracę doktorskąW dniu 14 maja 2019 roku Karol Jerzy Piczak obronił z wyróżnieniem rozprawę doktorską pt. "Klasyfikacja dźwięku za pomocą splotowych sieci neuronowych " . Promotorem rozprawy był dr hab. inż. Jarosław Arabas.
Abstract: Streszczenie: Niniejsza rozprawa skupia się na temacie wykorzystania splotowych sieci neuronowych do klasyfikacji dźwięku. Jej celem jest wykazanie, że modele tego typu, których efektywność została wcześniej potwierdzona w licznych zagadnieniach rozpoznawania obrazów, można z powodzeniem zastosować również w zadaniach klasyfikacji dźwięków o ogólnym charakterze i to pomimo występującej między tymi obszarami dysproporcji w dostępności etykietowanych zbiorów danych. Rozprawa prezentuje jedne z pierwszych opublikowanych w literaturze przykładów użycia splotowych sieci neuronowych do klasyfikacji dźwięków środowiskowych i rozpoznawania gatunków ptaków śpiewających. Zaproponowana w tym celu metoda opiera się na przetwarzaniu spektrogramów wyrażonych w skali melowej za pomocą sieci wykorzystujących wertykalne filtry w pierwszej warstwie splotowej. Podejście takie zapewnia połączenie dobrej dokładności klasyfikacji z korzystnymi parametrami wydajnościowymi w porównaniu do architektur splotowych typowych dla przetwarzania obrazów. Zarówno wyniki przeprowadzonych eksperymentów, jak i pozytywny odbiór koncepcji przez szerszą społeczność zajmującą się tą tematyką, potwierdzają, że splotowe sieci neuronowe są obiecującym narzędziem w obszarze rozumienia dźwięku. Poza wyczerpującym omówieniem literaturowym tematyki splotowych sieci neuronowych i klasyfikacji dźwięku, rozprawa zawiera również szczegółową analizę wrażliwości zaproponowanych modeli na zmiany wartości hiperparametrów. Zestawienie to jest jednym z najszerszych porównań tego typu przeprowadzonych dotychczas w literaturze przedmiotu. Integralnym efektem prac badawczych podjętych w ramach rozprawy jest także utworzenie zbioru nagrań środowiskowych „ESC-50”, mające na celu poprawę sytuacji ograniczonej publicznej dostępności zasobów z etykietowanymi danymi tego typu. Znaczenie tej inicjatywy potwierdzają liczne publikacje innych autorów wykorzystujące ten zbiór jako punkt odniesienia w przeprowadzanych eksperymentach. Last modified: Friday, May 31, 2019 - 9:26:44 AM, Agnieszka Skalska
absolwenci Android ankieta badania BigData dydaktyka IBM instytut Instytut Lotnictwa ISI kandydaci konkurs konkurs FINESCE kurs orientacja praca praktyki prezentacja programowanie projekty przedmiot przedmioty publikacje seminarium specjalność staże zagraniczne studenci studia studia magisterskie studia za granicą stypendia Texas Instruments współpraca wykład
|