Clasificación de sonidos ambientales usando la transformada wavelet continua y redes neuronales convolucionales
Resumen: Este artículo propone un esquema en el cual inicialmente se obtiene una representación tiempo-frecuencia usando la transformada wavelet continua (CWT), la cual tiene una resolución logarítmica en el plano de la frecuencia similar a la del sistema auditivo humano. El desarrollo de este tipo...
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| Autores principales: | , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642021000200061 |
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| Sumario: | Resumen: Este artículo propone un esquema en el cual inicialmente se obtiene una representación tiempo-frecuencia usando la transformada wavelet continua (CWT), la cual tiene una resolución logarítmica en el plano de la frecuencia similar a la del sistema auditivo humano. El desarrollo de este tipo de sistemas para la clasificación de sonidos ambientales ha sido un tópico de amplia investigación debido a sus aplicaciones en diversos campos de la ciencia e ingeniería. Al igual que otros esquemas de clasificación, estos se basan en la extracción de parámetros característicos, los cuales se insertan en la etapa de clasificación. La CWT se inserta en una red neuronal profunda, para llevar a cabo el proceso de clasificación. Los resultados obtenidos, usando bases de datos de sonidos ambientales tales como, ESC-50, TUT Acoustic Scene y SONAM-50, demuestran que el esquema propuesto proporciona un funcionamiento superior al de otros esquemas previamente propuestos. |
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