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Desarrollo y análisis de clasificadores de señales de audio.

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Desarrollo y análisis de clasificadores de señales de audio.

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dc.contributor.advisor Diego Antón, María de es_ES
dc.contributor.advisor Ferrer Contreras, Miguel es_ES
dc.contributor.author Aguirre Martín, Fabián es_ES
dc.date.accessioned 2017-10-25T12:32:02Z
dc.date.available 2017-10-25T12:32:02Z
dc.date.created 2017-09-28
dc.date.issued 2017-10-25 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/90005
dc.description.abstract Nowadays, technology tends to join the Artificial Inteligence field, where systems take decisions. In the last decades, there has been developed diverse systems as a combination of audio processing and Machine Learning algorithms, mainly aplications focused on voice and music. However, sound recognition and classification from a general point of view is an investigación field of particular interest. This work, gives a general vision of the whole process carried out to make Automatic Audio Classification, using digital audio processing as Feature Extraction, and the Supervised Machine Learning classification algorithms based on Pattern Recognition. es_ES
dc.description.abstract Actualmente, la tecnología tiende cada vez más a unirse al ámbito de la Inteligencia Artificial, donde los propios sistemas toman decisiones. En las últimas décadas se han desarrollado diversos sistemas fruto de una combinación entre el procesado de audio y los algoritmos de Aprendizaje Automático, principalmente aplicaciones orientadas a voz y música. Sin embargo, el reconocimiento y clasificación de sonidos desde un punto de vista genérico es actualmente un campo objeto de investigación de particular interés. En este trabajo, se aporta una visión general de todo el proceso llevado a cabo para realizar clasificación automática de audio, utilizando el procesado digital de audio denominado Extracción de Características, y los algoritmos de clasificación del Aprendizaje Automático Supervisado basados en Reconocimiento de Patrones es_ES
dc.format.extent 119 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Machine Learning. Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Pattern Recognition. Feature Extraction es_ES
dc.subject Clasificación. Aprendizaje Automático. Reconocimiento de Patrones. Extracción de características es_ES
dc.subject Inteligencia Artificial es_ES
dc.subject Procesado de audio es_ES
dc.subject Aprendizaje Automático es_ES
dc.subject Reconocimiento de Patrones es_ES
dc.subject Pattern Recognition es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Digital audio processing es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Acústica-Màster Universitari en Enginyeria Acústica es_ES
dc.title Desarrollo y análisis de clasificadores de señales de audio. es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.description.bibliographicCitation Aguirre Martín, F. (2017). Desarrollo y análisis de clasificadores de señales de audio. http://hdl.handle.net/10251/90005 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela 66213 es_ES


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