Creación GUI para detección de eventos sonoros

Vázquez Baldovino, Miguel (2018). Creación GUI para detección de eventos sonoros. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Creación GUI para detección de eventos sonoros
Author/s:
  • Vázquez Baldovino, Miguel
Contributor/s:
  • Fraile Muñoz, Rubén
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Electrónica de Comunicaciones
Date: 18 July 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Interfaz gráfica
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El trabajo desarrollado en este documento tiene como principal objetivo la creación de una interfaz gráfica en Matlab de un detector de eventos sonoros, y el desarrollo software de este. Para ir conociendo sobre el tema se hace una breve presentación sobre en qué consiste la detección de eventos sonoros y como se realiza. Los pasos más importantes para este son la parametrización y la clasificación. En este documento explicamos algunos de los métodos más típicos para la parametrización y clasificación las ventajas y desventajas de cada uno. En este proyecto el método usado para la parametrización es el de los MFCCs (Mel frequency cepstral coeficients), y para la clasificación kNN (los k vecinos cercanos del inglés,” k-nearestneighbour”) para la detección de eventos. Estos métodos se explican de manera más profunda. A parte de esto explicamos el uso de GUIDE de Matlab con el que crearemos la GUI del software. Abstract: The work developed in this document has as principal objective, the creation of a GUI under Matlab of a sound event detection, and de software codification of it. To introduce to the subject, a presentation about sound event detection is done. The most important steps to do it are parametrization and classification. In this document we explain some of the most typical methods for the parametrization and classification, and the advantage and disadvantage of each one. In this project the method chosen for the parametrization is the MFCC (Mel Frequency cepstral coefficients), and for classifying the kNN method(k-Nearest-Neighbour). These methods are explained in a more detailed manner. Also we explain the use of GUIDE , a Matlab toolbox to create user interfaces which we will use to create our software’s GUI.

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Item ID: 53246
DC Identifier: http://oa.upm.es/53246/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53246
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 13 Dec 2018 08:53
Last Modified: 13 Dec 2018 08:53
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