Автоматизированная система обнаружения аудиособытий с использованием алгоритмов машинного обучения

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе магистра разрабатывается автоматизированная система обнаружения аудиособытий и проводится исследование возможности распознавать новые классы аудиособытий при помощи модели Yamnet. Для проведения исследования был собран свой датасет. Для сравнения качества работы моделей используются метрики: accuracy, precision, recall, f1-мера. Целью работы является исследование и реализация автоматизированной системы обнаружения аудиособытий для уменьшения ручного поиска событий в аудио. В рамках выпускной работы реализовано веб-приложение, позволяющие проанализировать аудиофайл и получить отчет о происходящих в нем событиях с указанием временных границ, исследована возможность использования результатов предсказания сети Yamnet для обучения классификатора новых звуков. Для проверки качества разных моделей классификатора новых звуков был собран датасет, содержащий 100 аудиозаписей со звуками дрона и 100 аудиозаписей, которые содержат похожие звуки. Система реализована с помощью язык