Publicação
Classificação e identificação de eventos sonoros em ambiente urbano
| Resumo: | O som ainda é uma medida ambiental pouco explorada, que transporta grande quantidade de informação sobre o ambiente em que se insere, o que leva à oportunidade de investigar novas dimensões e interações em ambientes urbanos. A necessidade de detetar e classificar, automaticamente, sons urbanos complexos e dinâmicos levou ao surgimento de novos métodos, que dependem exclusivamente de características extraídas do sinal de áudio, conhecidos como métodos baseados em conteúdo. Consequentemente as pesquisas efetuadas nesta área, proporcionaram o surgimento de inúmeras aplicações urbanas, tais como: controlo eficiente do ruído, gestão de tráfego, vigilância e mapeamento da paisagem sonora. Porém, ao ser uma área relativamente nova, a sua limitação deve-se ao facto de não possuir uma taxonomia comum e bem definido. Deste modo, o objetivo da dissertação é desenvolver um sistema eficiente, baseado em aprendizagem automática, para classificar e identificar eventos sonoros urbanos em condições reais de ruído. Para este propósito, será descrito em detalhe o esquemático do sistema em termos dos seus blocos de processamento e apresentados os resultados obtidos, para diferentes classificadores e atributos. Para avaliar o sistema apresentado, foram usadas duas bases de dados disponíveis ao público, a UrbanSound4k e a ESC-50. Relativamente aos resultados obtidos, o sistema supera as implementações efetuadas em baseline e atinge resultados comparáveis a outras abordagens similares. |
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| Autores principais: | Guerreiro, Pedro Miguel Santana |
| Assunto: | Classificação e identificação de som urbano Urban sound classification and identification aprendizagem automática automatic learning processamento de sinal signal processing análise do conteúdo do sinal de áudio audio signal content analysis etiquetagem automática autotaggings |
| Ano: | 2018 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa |
| Resumo: | O som ainda é uma medida ambiental pouco explorada, que transporta grande quantidade de informação sobre o ambiente em que se insere, o que leva à oportunidade de investigar novas dimensões e interações em ambientes urbanos. A necessidade de detetar e classificar, automaticamente, sons urbanos complexos e dinâmicos levou ao surgimento de novos métodos, que dependem exclusivamente de características extraídas do sinal de áudio, conhecidos como métodos baseados em conteúdo. Consequentemente as pesquisas efetuadas nesta área, proporcionaram o surgimento de inúmeras aplicações urbanas, tais como: controlo eficiente do ruído, gestão de tráfego, vigilância e mapeamento da paisagem sonora. Porém, ao ser uma área relativamente nova, a sua limitação deve-se ao facto de não possuir uma taxonomia comum e bem definido. Deste modo, o objetivo da dissertação é desenvolver um sistema eficiente, baseado em aprendizagem automática, para classificar e identificar eventos sonoros urbanos em condições reais de ruído. Para este propósito, será descrito em detalhe o esquemático do sistema em termos dos seus blocos de processamento e apresentados os resultados obtidos, para diferentes classificadores e atributos. Para avaliar o sistema apresentado, foram usadas duas bases de dados disponíveis ao público, a UrbanSound4k e a ESC-50. Relativamente aos resultados obtidos, o sistema supera as implementações efetuadas em baseline e atinge resultados comparáveis a outras abordagens similares. |
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