Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 66 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Phát Hiện Tiếng Ngáy Dựa Trên Học Sâu

Tác giả: Bùi Thái Duy

Lĩnh vực: Kỹ thuật, Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc phát hiện tiếng ngáy dựa trên các kỹ thuật học sâu. Nghiên cứu xem xét các phương pháp xử lý âm thanh, bao gồm biến đổi Fourier và MFCC, để trích xuất đặc trưng. Luận văn cũng đề cập đến việc áp dụng các mô hình học máy cổ điển như SVM, cũng như các mô hình học sâu tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy dài hạn (LSTM), và kết hợp chúng trong mô hình CNN-LSTM. Mục tiêu là đánh giá hiệu quả của các kiến trúc học sâu khác nhau trong việc nhận dạng và phát hiện tiếng ngáy, đóng góp vào việc phát triển các ứng dụng hỗ trợ sức khỏe và giám sát giấc ngủ.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Danh mục các thuật ngữ và chữ viết tắt
  • Danh mục các bảng
  • Danh mục các hình vẽ và đồ thị
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về phát hiện tiếng ngáy
    • 1.1 Bài toán phát hiện tiếng ngáy
      • 1.1.1 Các bệnh lý liên quan đến tiếng ngáy
      • 1.1.2 Phát biểu bài toán
      • 1.1.3 Ý nghĩa bài toán
    • 1.2 Các nghiên cứu liên quan
      • 1.2.1 Thiết bị phát hiện tiếng ngáy
      • 1.2.2 Mô hình học máy cổ điển trong phát hiện tiếng ngáy
      • 1.2.3 Mô hình học sâu phát hiện tiếng ngáy
      • 1.2.4 Đánh giá các nghiên cứu
    • 1.3 Kết luận chương
  • Chương 2: Phương pháp phát hiện và theo dõi tiếng ngáy
    • 2.1 Phương pháp giải quyết bài toán
    • 2.2 Xử lý âm thanh
      • 2.2.1 Biến đổi Fourier (FT)
      • 2.2.2 Biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT)
      • 2.2.3 Phương pháp hệ số biểu diễn phổ của phổ (MFCC)
    • 2.3 Mô hình học nông
      • 2.3.1 Trích đặc trưng của âm thanh
      • 2.3.2 Mô hình học máy SVM
      • 2.3.3 Đánh giá mô hình học máy SVM
    • 2.4 Mô hình CNN cho phát hiện tiếng ngáy
      • 2.4.1 Kiến trúc mạng CNN
      • 2.4.2 Tích chập trong mạng neural
      • 2.4.3 Mô hình mạng CNN trong phát hiện tiếng ngáy
    • 2.5 Mô hình LSTM cho phát hiện tiếng ngáy
      • 2.5.1 Giới thiệu về mạng neural hồi quy
      • 2.5.2 Hồi quy trong mạng neural và mô hình LSTM
      • 2.5.3 Mô hình mạng LSTM trong phát hiện tiếng ngáy
    • 2.6 Mô hình CNN-LSTM cho phát hiện tiếng ngáy
    • 2.7 Kết luận chương
  • Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá
    • 3.1 Thu thập dữ liệu
    • 3.2 Kết quả thử nghiệm
      • 3.2.1 Kết quả học nông SVM
      • 3.2.2 Kết quả của phương pháp CNN
      • 3.2.3 Kết quả của phương pháp LSTM
      • 3.2.4 Kết quả của phương pháp CNN-LSTM
    • 3.3 Phân tích và đánh giá
    • 3.4 Kết luận chương
  • Kết luận
  • Danh mục các tài liệu tham khảo