Desarrollo de interfaz para el estudio de algoritmos de detección de eventos acústicos

Martínez Jiménez, Almudena (2019). Desarrollo de interfaz para el estudio de algoritmos de detección de eventos acústicos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo de interfaz para el estudio de algoritmos de detección de eventos acústicos
Author/s:
  • Martínez Jiménez, Almudena
Contributor/s:
  • Fraile Muñoz, Rubén
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: January 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Acústica
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

Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo de una interfaz, a través de la cual el usuario podrá decidir qué algoritmo clasificador desea emplear para realizar la detección de eventos acústicos. Nuestro programa debe diferenciar entre 11 clases de audio diferentes, previamente definidas, que podemos percibir en el entorno de una oficina, entre las que encontramos el sonido del teclado al escribir, el timbre del teléfono o una conversación. Nuestro sistema tiene dos partes diferenciadas: la obtención de parámetros de la señal de audio y la clasificación de los eventos acústicos de la señal a analizar. Hemos empleado los MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) en la parametrización de las escenas acústicas y tres tipos de clasificadores: KNN (K Nearest Neighbours), GMM (Gaussian Mixture Models) y RBF (Radial Basis Functions). Para ello, hemos desarrollado una interfaz con la herramienta App Designer utilizando lenguaje Matlab, al igual que el resto del código. Finalmente, los resultados se muestran en la interfaz (sobre la forma de onda de la señal a evaluar con un código de colores y en una tabla). Además, se pueden guardar en un fichero de texto plano. Por último, obtenemos una comparativa de la fiabilidad de los resultados que nos proporcionan los distintos clasificadores; lo cual nos permitirá alcanzar conclusiones en cuanto a las ventajas e inconvenientes que presenta cada una de las opciones presentes en el sistema. Abstract: The principal objective of this work is the development of an interface, with which users could decide which classifier they would like to use in order to make an acoustic event detection. Our program must distinguish between 11 different audio classes, which been previously defined, that can be heard in an office. This includes the sounds of a keyboard, the ring of a telephone, or a conversation. Our system has two separate parts: parametrization of audio signal and classification of acoustic events present at the signal to analyse. We use MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) to get the parameters from the acoustic scenes and three different types of classifiers: KNN (K Nearest Neighbours), GMM (Gaussian Mixture Models) y RBF (Radial Basis Functions). Consequently, we have developed a user-friendly interface under App Designer tool in Matlab language, as the rest of the code. Lastly, results are shown at the interface (over the waveform from the evaluated signal with a code of colours and in a table). Besides, results can also be stored in a plain text file. Finally, we compare the results given by the different classifiers. This will allow us to reach conclusions about the advantages and disadvantages of each option in our system.

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Item ID: 56574
DC Identifier: https://oa.upm.es/56574/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56574
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 26 Sep 2019 13:30
Last Modified: 19 Apr 2021 13:54
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