Objavljamo raziskovalni prispevek z naslovom “Primerjalna analiza CNN in TNN modelov pri identifikaciji virov okoljskega hrupa”, ki ga je naša ekipa predstavila na konferenci Internoise v Nantesu.
Članek je osredotočen na izzive, povezane z okoljskim hrupom, še posebej v urbanih okoljih, kjer prekrivanje zvočnih virov dodatno otežuje reševanje problem klasifikacije hrupa.
Tradicionalne metode, ki so sicer učinkovite pri zaznavanju in zajemanju preseženih ravni, ne omogočajo pa kvalitetne identifikacije virov hrupa.
S pojavom IoT terminalov za spremljanje hrupa smo priča prehodu od konvencionalnih metod ročne slušne analize k bolj sofisticiranim, izboljšanim pristopom.
Namen prispevka je bil primerjati učinkovitost TNN-jev, natančneje adaptacije modela AST, z do zdaj najpogosteje uporabljeno CNN arhitekturo.
Tako za CNN kot za TNN je bil uporabljen nabor podatkov UrbanSound8K.
Vabljeni, da si s klikom na spodnjo povezavo preberete celoten raziskovalni prispevek.
