Комп’ютерна система автоматичного розпізнавання та класифікації звукових сигналів

Abstract

При виконанні кваліфікаційної роботи досягнуто поставленої мети щодо проектування комп’ютерної системи автоматичного розпізнавання і класифікації звукових сигналів на основі методів і засобів спектрального аналізу дискретних звукових сигналів та параметрів його амплітуди і частоти. Комп’ютерна система на апаратному рівні використовує плату Arduino Nano 33 BLE Sense, що містить в собі ряд інтегрованих сенсорів, серед яких мікрофон підвищеної чутливості з шумопоглинанням. Це дає змогу одержувати звуковий сигнал в реальному часі і за допомогою реалізованої моделі інтелектуального розпізнавання і класифікації аудіо сигналів розпізнавати звуки сирен автомобілів екстрених служб. Інтелектуальну систему розпізнавання і класифікації звукових сигналів реалізовано за допомогою мови програмування Python та відкритих бібліотек. Після цього дану модель завантажено в оперативну пам’ять Arduino Nano. Точність розпізнавання звукових сигналів становить вище 90%, а у деяких випадках досягає 97%.

The qualification work achieved the goal of designing a computer system for automatic recognition and classification of sound signals based on methods and means of spectral analysis of discrete sound signals and parameters of its amplitude and frequency. The computer-level computer system uses an Arduino Nano 33 BLE Sense board, which includes a number of integrated sensors, including a high-sensitivity microphone with noise absorption. This makes it possible to receive a sound signal in real time and with the help of the implemented model of intelligent recognition and classification of audio signals to recognize the sounds of sirens of emergency vehicles. The intelligent sound recognition and classification system is implemented using the Python programming language and open libraries. This model is then loaded into Arduino Nano RAM. The accuracy of sound signal recognition is above 90%, and in some cases reaches 97%.