You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
57 lines
4.0 KiB
57 lines
4.0 KiB
6 years ago
|
\section{Σχεδιασμός υλοποίησης}
|
||
|
|
|
||
|
|
Μετά από μελέτη των προηγούμενων υλοποιήσεων και πειραματισμό με την εξαγωγή
|
||
|
|
διάφορων χαρακτηριστικών (features) στη Matlab αποφασίσαμε να ακολουθήσουμε την
|
||
|
|
παρακάτω πορεία αντιμετώπισης του προβλήματος.
|
||
|
|
|
||
|
|
\subsection{Παραθυροποίηση}
|
||
|
|
|
||
|
|
Για την παραθυροποίηση του σήματος θα γίνει χρήση Hamming παραθύρων με επικάλυψη
|
||
|
|
50\%. Η τελική χρονική διάρκεια των παραθύρων αναμένεται να είναι στο πεδίο του
|
||
|
|
μισού με ενός δευτερολέπτου (0.5-1 sec) και θα καθοριστεί στη πορεία μέσω trial
|
||
|
|
and error τεχνικών.
|
||
|
|
|
||
|
|
\subsection{Χαρακτηριστικά}
|
||
|
|
|
||
|
|
Τα χαρακτηριστικά που έχουν επιλεγεί είναι τα εξής:
|
||
|
|
\begin{enumerate}[noitemsep]
|
||
|
|
\item ΜFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients)
|
||
|
|
\item Silence ratio
|
||
|
|
\item ZCR (Zero-Crossing Rate)
|
||
|
|
\item SC (Spectral Centroid)
|
||
|
|
\item SR (Spectral Rolloff)
|
||
|
|
\item SF (Specral Flux)
|
||
|
|
\item 4Hz modulation
|
||
|
|
\item Minimum Energy Density (MED)
|
||
|
|
\end{enumerate}
|
||
|
|
|
||
|
|
Τα συγκεκριμένα χαρακτηριστικά εμφανίζουν τις μεγαλύτερες ακρίβειες στη
|
||
|
|
ταξινόμηση ενώ ταυτόχρονα έχουν μικρή ετεροσυσχέτιση. Άλλα χαρακτηριστικά μπορεί
|
||
|
|
να προστεθούν στη πορεία μετά από αναλυτικότερη έρευνα της βιβλιογραφείας.
|
||
|
|
|
||
|
|
\subsection{Μοντέλο ταξινόμησης}
|
||
|
|
|
||
|
|
Από την βιβλιογραφική έρευνα διαπιστώθηκε ότι οι διαφορετικές επιλογές
|
||
|
|
χαρακτηριστικών επηρεάζουν την ακρίβεια των μοντέλων. Έτσι με μία συγκεκριμένη
|
||
|
|
επιλογή χαρακτηριστικών μπορεί τα πιθανοτικά μοντέλα (Naive Bayes, GMM, κ.α.) να
|
||
|
|
είναι αποτελεσματικότερα των SVM ή των νευρωνικών. Αλλά με επιλογή διαφορετικών
|
||
|
|
features να ισχύει το αντίθετο. Για τον λόγο αυτό είναι απαραίτητο, αφού
|
||
|
|
αποφασιστεί το σετ των χαρακτηριστικών να γίνει εκπαίδευση και testing πολλών
|
||
|
|
μοντέλων πριν την τελική επιλογή.
|
||
|
|
Έτσι η πρόταση μας είναι η δοκιμή των περισσότερων ευραίως διαδεδομένων μοντέλων,
|
||
|
|
όπως: Decision trees, Bayesian networks, Gaussian mixture model, Hidden Markov
|
||
|
|
Model, SVMs, Artificial Neural networks, Genetic Algorithms.
|
||
|
|
|
||
|
|
\subsection{Stack}
|
||
|
|
|
||
|
|
Τόσο για την εξερεύνηση του χώρου των χαρακτηριστικών όσο και για την εκπαίδευση
|
||
|
|
και τον έλεγχο του μοντέλου θα χρησιμοποιηθεί το προγραμματιστικό περιβάλλον της
|
||
|
|
R. Το περιβάλλον αυτό είναι ειδικά σχεδιασμένο για στατιστικούς υπολογισμούς
|
||
|
|
(statistical computing) και αποτελεί (μαζί με την python) το στάνταρ της
|
||
|
|
βιομηχανίας μηχανικής μάθησης. Επίσης παρέχεται αφθονία βιβλιοθηκών έτοιμων
|
||
|
|
machine learning αλγορίθμων από τις οποίες θα χρησιμοποιηθούν μεταξύ άλλων οι:
|
||
|
|
'e1071', 'rpart', 'nnet', 'random forest'.
|
||
|
|
|
||
|
|
Σε διάφορα στάδια της εργασίας ενδέχεται να χρησιμοποιηθεί και η γλώσσα Matlab
|
||
|
|
λόγω της ευκολίας που προσφέρει στους μαθηματικούς υπολογισμούς.
|