Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
By analyzing the physical features of the time domain and the frequency domainof the audio signal, it is possible to determine its source and use appropriate algorithms to automatically classify of it. The issue of sound indexing deals with the analysis ofdifferent classes and sources -including signals from musical instruments. By calculating the values of descriptors and classifying them, we obtain information about the type of instrument and its structure -most often the material from which it was made. During the conducted research, it turned out that a different composition of the feature vector is implemented to describe brass instruments and a different one for wooden instruments. In this case, the key feature may be harmonic highs in the frequency domain. The conducted experiments concern an attempt to parameterize wind instruments (aerophones) in order to compare the classification effectiveness of time and spectral descriptors. Sounds from a tube, a flute and a soprano saxophone were used for research. The sample population for each instrument was 21.
PL
Analizując fizyczne cechy domeny czasu i domeny częstotliwości sygnału audio można okreslić jego źródło i przy pomocy własciwych algorytmów dokonac jego automatycznej klasyfikacji. Kwestia indeksacji dźwięku dotyczy analizy różnych klas i źródeł –także sygnałów wywodzących się z instrumentów muzycznych. Obliczając wartości deskryptorów i dokonując ich klasyfikacji uzyskujemy informację o typie instrumentu oraz jego budowie -najczęściej materiału, z którego zostal wykonany. Podczas prowadzonych badań okazało się, że różna kompozycja wektora cech jest implementowana do opisu instrumentów blaszanych oraz inna dla instrumentów drewnianych. W tym przypadku cechą kluczową mogą być składowe wyże harmoniczne w postaci częstotliwościowej dźwieku. Przeprowadzone eksperymenty dotyczą próby parametryzacji instrumentów dętych (aerofonów) w celu porównania skuteczności klasyfikacyjnej deskryptorów czasowych i widmowych. Do badań przeznaczono dźwieki pochodzace z tuby, fletu oraz saksofonu sopranowego. Populacja próbek dla każdego instrumentu wynosiła 21.
EN
In this paper, we present the results of research focusing on methods for recognition/classification of audio signals. We consider the results of the research project to serve as a basis for the main module of a hybrid expert system currently under development. In our earlier studies, we conducted research on the effectiveness of three classifiers: fuzzy classifier, neural classifier and WEKA system for reference data. In this project, a particular emphasis was placed on fine-tuning the fuzzy classifier model and on identifying neural classifier applications, taking into account new neural networks that we have not studied so far in connection with sounds classification methods.
EN
We use different methods to evalulate performance of our works, and always look for better method to do this. One of the most available methods to measure performance is using statistical datas. To do this, we have to be sure about our datas are sufficient or not and how much we can trust these data sets to measure performance. In this study we will test statistical data sets of Kocaeli Fire Brigade by using WEKA and its algorithms.
PL
W badaniach użyto różnych metod ocen wyników prowadzonych badań poszukując jednocześnie lepszejmetody analizy. Jedną z najbardziej dostępnych metod pomiaru wydajności jest wykorzystanie danych statystycznych. Aby to zrobić, należy mieć pewność, czy analizowne dane są wystarczające, oraz w jakim spotniu możena ufać zbiorom danych w celu pomiaru wydajności. W tym badaniu przetestowano zestaw danych statystycznych Straży Pożarnej Kocaeli za pomocą WEKA i jej algorytmów klasyfikacyjnych.
EN
Computational intelligence algorithms are currently capable of dealing with simple cognitive processes, but still remain inefficient compared with the human brain’s ability to learn from few exemplars or to analyze problems that have not been defined in an explicit manner. Generalization and decision-making processes typically require an uncertainty model that is applied to the decision options while relying on the probability approach. Thus, models of such cognitive functions usually interact with reinforcement-based learning to simplify complex problems. Decision-makers are needed to choose from the decision options that are available, in order to ensure that the decision-makers’ choices are rational. They maximize the subjective overall utility expected, given by the outcomes in different states and weighted with subjective beliefs about the occurrence of those states. Beliefs are captured by probabilities and new information is incorporated using the Bayes’ law. Fuzzy-based models described in this paper propose a different – they may serve as a point of departure for a family of novel methods enabling more effective and neurobiologically reliable brain simulation that is based on fuzzy logic techniques and that turns out to be useful in both basic and applied sciences. The approach presented provides a valuable insight into understanding the aforementioned processes, doing that in a descriptive, fuzzy-based manner, without presenting a complex analysis.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.