Нейромережеві математичні моделі у задачах обробки звукових сигналів : монографія / А. Г. Кривохата, О. В. Кудін, С. В. Чопоров ; Запорізький національний університет. – Запоріжжя : Гельветика, 2020. – 120 с. – ISBN 978-966-992-256-4.

 

Монографію присвячено розробці дискримінаційних та генеративних нейромережевих математичних моделей звукових сигналів. Розглянуто методи визначення інформативних ознак та вилучення даних цифрового звукового сигналу. Описано застосування нейронних мереж автокодувальників як на етапі попередньої обробки даних, так і на етапі класифікації. Розв’язано задачі класифікації звукових даних із використанням згорткових нейронних мереж та генерації нових зразків даних із застосуванням автокодувальників. Еволюційні методи використано для оптимізації гіперпараметрів нейронних мереж та їх ансамблів. Наведено приклади роботи інструментальної системи на відкритих наборах даних ESC-50 та UrbanSound8k.

Сучасний розвиток засобів телекомунікації, соціальних мереж та поширеність інструментів для розробки веб-сайтів призводить до того, що в глобальній мережі Інтернет поряд із текстовою інформацією значного поширення набувають мультимедійні дані різного вмісту, зокрема, аудіофайли. Прикладом таких даних є записи музики, лекцій, доповідей, звуків різного походження тощо. Для можливості пошуку в таких колекціях зазвичай використовуються метадані, які описують у текстовому вигляді вміст відповідного аудіофайлу.