Automatische Klassifikation von allgemeinen Audiosignalen
Autor:
Qian, Kun
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.); Hemmert, Werner (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 815d
Kurzfassung:
Automatic General Audio Signal Classification focuses more on machine listening based recognition of daily life audio signals rather than speech or music. This thesis proposes three typical tasks, i.e., snore sound classification, bird sound classification, and acoustic scene classification, which represent the possible applications on healthcare, ecological monitoring, public/home security surveillance, respectively.
Übersetzte Kurzfassung:
Die automatische Klassifikation von Audiosignalen konzentriert sich mehr auf die maschinelle Erkennung von Audiosignalen aus dem täglichen Leben als auf Sprach-oder Musiksignale. In dieser Arbeit werden drei typische Aufgaben vorgestellt, nämlich die Klassifikation von Schnarchgeräuschen, die Klassifikation von Vogelgesang und die Klassifikation akustischer Szenen, welche mögliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsvorsorge, der Ökologie und der öffentlichen Sicherheit darstellen.