СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ И АНАЛИЗА ЗАШУМЛЕННОГО АКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА
Статьи на боковой панели
Главная статья
Аннотация
В настоящей статье представлено описание, реализация и результаты экспериментальной проверки способа распознавания зашумлённых акустических сигналов, предложенного ранее в теоретической постановке. Задача классификации и анализа сигналов, записанных в условиях интенсивного фонового шума, актуальна для широкого круга прикладных задач — от интеллектуального аудиомониторинга до пассивной акустической диагностики. Способ сочетает предварительное спектральное преобразование, классификацию зашумлённого спектра, восстановление чистого спектра с помощью нейросетевого регрессора и последующее определение основной частоты.
Система реализована в виде программного прототипа, поддерживающего обработку произвольных WAV-файлов. Обучение моделей проводилось на собственном датасете, содержащем три класса звуков: игрушка, дрон, вертолёт — каждый представлен в «чистом» и зашумлённом вариантах. Классификатор достиг точности 93.9%, а регрессоры обеспечили точность восстановления спектра до R² = 0.98.
Результаты подтверждают эффективность предложенного подхода в условиях сильной зашумлённости. Архитектура построена модульно, что обеспечивает масштабируемость, гибкость и возможность дальнейшего развития
Подробнее
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons By-NC-SA 4.0 (Международная)