|
|
|
|
| LEADER |
03480nab a2200337 c 4500 |
| 001 |
koha001147080 |
| 005 |
20241105173445.0 |
| 007 |
cr | |
| 008 |
241101|2024 ru s c rus d |
| 024 |
7 |
|
|a 10.17223/19988605/68/11
|2 doi
|
| 035 |
|
|
|a koha001147080
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 100 |
1 |
|
|a Шаход, Джиах Михаил
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого обучения
|c Д. М. Шаход, Е. Д. Агафонов
|
| 246 |
1 |
1 |
|a A combined model for localizing acoustic sources using deep learning technology
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a электронный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр.: 23 назв.
|
| 520 |
3 |
|
|a Представлена модель глубокого обучения для локализации акустического источника, которая рассматривает локализацию как проблему классификации направлений источников. Предложен подход, основанный на интеграции признаков акустической интенсивности и признаков GCC-PHAT (Generalized cross-correlation – phase transform) в качестве входных данных для сверточных нейронных сетей. С учетом условий моделирования были созданы наборы данных с целью обучения, валидации и тестирования модели с пространственным разрешением 10° и 2°. Результаты моделирования продемонстрировали эффективность предложенной модели при локализации источника с высокой точностью в замкнутой среде и при наличии реверберации. Предложенная модель с разрешением 10° превзошла модель, принимавшую только признаки акустической интенсивности в качестве входных данных, достигнув улучшения точности на 6,57% и точности прогнозирования на 2,86%, в то время как модель с разрешением 2° достигла улучшения точности на 15,57% и точности прогнозирования на 2,04%.
|
| 653 |
|
|
|a глубокое обучение
|
| 653 |
|
|
|a локализация акустического источника
|
| 653 |
|
|
|a классификация
|
| 653 |
|
|
|a акустическая интенсивность
|
| 653 |
|
|
|a сверточные нейронные сети
|
| 655 |
|
4 |
|a статьи в журналах
|
| 700 |
1 |
|
|a Агафонов, Евгений Дмитриевич
|
| 773 |
0 |
|
|t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
|d 2024
|g № 68. С. 100-111
|x 1998-8605
|w 0210-40860
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|
| 856 |
4 |
|
|u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001147080
|
| 908 |
|
|
|a статья
|
| 999 |
|
|
|c 1147080
|d 1147080
|
