Sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros

Hernández Martín, Álvaro (2015). Sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros
Autor/es:
  • Hernández Martín, Álvaro
Director/es:
  • Asensio Rivera, César
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Fecha: 9 Julio 2015
Materias:
Palabras Clave Informales: clasificación de ruido ambiente, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático ; environmental noise classification, pattern recognition, machine learning
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Telemática y Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La teoría de reconocimiento y clasificación de patrones y el aprendizaje automático son actualmente áreas de conocimiento en constante desarrollo y con aplicaciones prácticas en múltiples ámbitos de la industria. El propósito de este Proyecto de Fin de Grado es el estudio de las mismas así como la implementación de un sistema software que dé solución a un problema de clasificación de ruido impulsivo, concretamente mediante el desarrollo de un sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros en tiempo real. La solución será integral, comprendiendo todas las fases del proceso, desde la captación de sonido hasta el etiquetado de los eventos registrados, pasando por el procesado digital de señal y la extracción de características. Para su desarrollo se han diferenciado dos partes fundamentales; una primera que comprende la interfaz de usuario y el procesado de la señal de audio donde se desarrollan las labores de monitorización y detección de ruido impulsivo y otra segunda centrada únicamente en la clasificación de los eventos sonoros detectados, definiendo una arquitectura de doble clasificador donde se determina si los eventos detectados son falsas alarmas o amenazas, etiquetándolos como de un tipo concreto en este segundo caso. Los resultados han sido satisfactorios, mostrando una fiabilidad global en el proceso de entorno al 90% a pesar de algunas limitaciones a la hora de construir la base de datos de archivos de audio, lo que prueba que un dispositivo de seguridad basado en el análisis de ruido ambiente podría incluirse en un sistema integral de alarma doméstico aumentando la protección del hogar. ABSTRACT. Pattern classification and machine learning are currently expertise areas under continuous development and also with extensive applications in many business sectors. The aim of this Final Degree Project is to study them as well as the implementation of software to carry on impulsive noise classification tasks, particularly through the development of a security system based on sound events classification. The solution will go over all process stages, from capturing sound to the labelling of the events recorded, without forgetting digital signal processing and feature extraction, everything in real time. In the development of the Project a distinction has been made between two main parts. The first one comprises the user’s interface and the audio signal processing module, where monitoring and impulsive noise detection tasks take place. The second one is focussed in sound events classification tasks, defining a double classifier architecture where it is determined whether detected events are false alarms or threats, labelling them from a concrete category in the latter case. The obtained results have been satisfactory, with an overall reliability of 90% despite some limitations when building the audio files database. This proves that a safety device based on the analysis of environmental noise could be included in a full alarm system increasing home protection standards.

Más información

ID de Registro: 39848
Identificador DC: http://oa.upm.es/39848/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:39848
Depositado por: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Depositado el: 08 Abr 2016 08:25
Ultima Modificación: 08 Abr 2016 08:25
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