Ψηφιακή επεξεργασία και αυτόματη κατηγοριοποίηση περιβαλλοντικών ήχων

Στο κεφάλαιο 1 παρουσιάζεται μία γενική επισκόπηση της αυτόματης αναγνώρισης γενικευμένων ακουστικών γεγονότων. Επιπλέον συζητάμε τις εφαρμογές της τεχνολογίας αναγνώρισης ακουστικού σήματος και δίνουμε μία σύντομη περιγραφή του state of the art. Τέλος, αναφέρουμε τη συνεισφορά της διατριβής. Στο κεφάλαιο 2 εισάγουμε τον αναγνώστη στο χώρο της επεξεργασίας ακουστικών σημάτων που δε περιλαμβάνουν ομιλία. Παρουσιάζονται οι σύγχρονες προσεγγίσεις όσον αφορά στις μεθοδολογίες εξαγωγής χαρακτηριστικών και αναγνώρισης προτύπων. Στο κεφάλαιο 3 προτείνεται ένα καινοτόμο σύστημα αναγνώρισης ήχων ειδικά σχεδιασμένο για το χώρο των ηχητικών γεγονότων αστικού περιβάλλοντος και αναλύεται ο σχεδιασμός της αντίστοιχης βάσης δεδομένων. Δημιουργήθηκε μία ιεραρχική πιθανοτική δομή μαζί με δύο ομάδες ακουστικών παραμέτρων που οδηγούν σε υψηλή ακρίβεια αναγνώρισης. Στο κεφάλαιο 4 ερευνάται η χρήση της τεχνικής πολλαπλών αναλύσεων όπως εφαρμόζεται στο πρόβλημα της διάκρισης ομιλίας/μουσικής. Στη συνέχεια η τεχνική αυτή χρησιμοποιήθηκε για τη δημιουργία ενός συστήματος το οποίο συνδυάζει χαρακτηριστικά από διαφορετικά πεδία με στόχο την αποδοτική ανάλυση online ραδιοφωνικών σημάτων. Στο κεφάλαιο 5 προτείνεται ένα σύστημα το οποίο εντοπίζει μη-τυπικές καταστάσεις σε περιβάλλον σταθμού μετρό με στόχο να βοηθήσει το εξουσιοδοτημένο προσωπικό στην συνεχή επίβλεψη του χώρου. Στο κεφάλαιο 6 προτείνεται ένα προσαρμοζόμενο σύστημα για ακουστική παρακολούθηση εν δυνάμει καταστροφικών καταστάσεων ικανό να λειτουργεί κάτω από διαφορετικά περιβάλλοντα. Δείχνουμε ότι το σύστημα επιτυγχάνει υψηλή απόδοση και μπορεί να προσαρμόζεται αυτόνομα σε ετερογενείς ακουστικές συνθήκες. Στο κεφάλαιο 7 ερευνάται η χρήση της μεθόδου ανίχνευσης καινοτομίας για ακουστική επόπτευση κλειστών και ανοιχτών χώρων. Ηχογραφήθηκε μία βάση δεδομένων πραγματικού κόσμου και προτείνονται τρεις πιθανοτικές τεχνικές. Στο κεφάλαιο 8 παρουσιάζεται μία καινοτόμα μεθοδολογία για αναγνώριση γενικευμένου ακουστικού σήματος που οδηγεί σε υψηλή ακρίβεια αναγνώρισης. Εκμεταλλευόμαστε τα πλεονεκτήματα της χρονικής συγχώνευσης χαρακτηριστικών σε συνδυασμό με μία παραγωγική τεχνική κατηγοριοποίησης.

Author dc:creator

• Νταλαμπίρας, Σταύρος

Contributors dc:contributor

• Φακωτάκης, Νικόλαος
• Ntalampiras, Stavros
• Μουρτζόπουλος, Ιωάννης
• Δερματάς, Ευάγγελος
• Ψαράκης, Εμμανουήλ
• Αναστασόπουλος, Βασίλειος
• Παλιουράς, Βασίλειος
• Μπερμπερίδης, Κωνσταντίνος

• Κατηγοριοποίηση ήχων
• Θεωρία πιθανοτήτων
• Εντοπισμός ηχητικού γεγονότος
• Κρυμμένα μοντέλα Μαρκώφ
• Αναγνώριση γενικευμένου ακουστικού σήματος
• Υπολογιστική ακουστική ανάλυση σκηνής
• Ανίχνευση καινοτομίας
• 621.382 8
• Sound classification
• Probability theory
• Sound event detection
• Hidden Markov models
• Generalized recognition of audio signals
• Computational auditory scene analysis
• Novelty detection

Statement dc:rights

• 0

Language dc:language

gr

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/10889/3705

OAI identifier oai:identifier

oai:nemertes.library.upatras.gr:10889/3705