Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics

Supervisors Acadèmics: Francesc Alías Pujol i Alejandro González Alzate

Detalles Bibliográficos
Autor: Armenteras Bosom, Xavier
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
Repositorio:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
OAI Identifier:oai:recercat.cat:20.500.14342/2851
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.14342/2851
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Aprenentatge automàtic -- TFM
Xarxes neuronals (Informàtica) -- TFM
Bancs de dades -- TFM
Soroll -- Control -- TFM
004
531/534
62
id ES_8e2ffc5c8a142484ef958689f3d16d4f
oai_identifier_str oai:recercat.cat:20.500.14342/2851
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústicsArmenteras Bosom, XavierAprenentatge automàtic -- TFMXarxes neuronals (Informàtica) -- TFMBancs de dades -- TFMSoroll -- Control -- TFM004531/53462Supervisors Acadèmics: Francesc Alías Pujol i Alejandro González AlzateEl Deep Learning és un conjunt d’einesd'aprenentatgeautomàticque en els últims anys ha revolucionat el món gràcies als bons resultats que ofereix a l’hora de modelitzar dades complexes. Avui en dia el Deep Learningés un camp punter de la ciència i l’augment d’escenaris d’aplicació d’aquest tipus d'aprenentatge és part de la revolució que ha generat aquesta tecnologia.Buscant solucions per al que s’anomenacom aSmartCities,sorgeix la necessitat d'entendre l'entorn que ens envoltabasant-seen els sons propis de la ciutat; en aquest projecte s’ha buscat aquesta comprensió de l'entorn fent ús del Deep Learning(p.ex. xarxes neuronals convolucionals (CNN)ixarxes neuronals recurrents(RNN)). En el projecte s’ha treballatamb dades reals recollides en el marc d'un projecte europeu que té per objectiu la monitorització acústica del soroll de trànsit de laciutat. L'objectiu passa per aconseguir sistemes dereconeixement d'esdeveniments acústics mésrobustos i / o precisos.Universitat Ramon Llull. La Salle2018info:eu-repo/semantics/masterThesis44 p.http://hdl.handle.net/20.500.14342/2851reponame:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunyainstname:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)CatalánENG TFM MUCD;2558Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Sallehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:recercat.cat:20.500.14342/28512026-05-29T05:05:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
title Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
spellingShingle Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
Armenteras Bosom, Xavier
Aprenentatge automàtic -- TFM
Xarxes neuronals (Informàtica) -- TFM
Bancs de dades -- TFM
Soroll -- Control -- TFM
004
531/534
62
title_short Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
title_full Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
title_fullStr Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
title_full_unstemmed Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
title_sort Deep Learning aplicat al reconeixement d’esdeveniments acústics
dc.creator.none.fl_str_mv Armenteras Bosom, Xavier
author Armenteras Bosom, Xavier
author_facet Armenteras Bosom, Xavier
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universitat Ramon Llull. La Salle
dc.subject.none.fl_str_mv Aprenentatge automàtic -- TFM
Xarxes neuronals (Informàtica) -- TFM
Bancs de dades -- TFM
Soroll -- Control -- TFM
004
531/534
62
topic Aprenentatge automàtic -- TFM
Xarxes neuronals (Informàtica) -- TFM
Bancs de dades -- TFM
Soroll -- Control -- TFM
004
531/534
62
description Supervisors Acadèmics: Francesc Alías Pujol i Alejandro González Alzate
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.14342/2851
url http://hdl.handle.net/20.500.14342/2851
dc.language.none.fl_str_mv Catalán
language_invalid_str_mv Catalán
dc.relation.none.fl_str_mv ENG TFM MUCD;2558
dc.rights.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Salle
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Salle
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 44 p.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
instname:Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
instname_str Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya)
reponame_str Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
collection Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869413108274954240
score 15,81155

Similares en LA Referencia