Презентация на тему Использование технологий XML и COM для решения задач статистической радиофизики

Презентация на тему Использование технологий XML и COM для решения задач статистической радиофизики, предмет презентации: Разное. Этот материал содержит 27 слайдов. Красочные слайды и илюстрации помогут Вам заинтересовать свою аудиторию. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций ThePresentation.ru в закладки!

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1
Текст слайда:

Использование технологий XML и COM для решения задач статистической радиофизики

Выпускная работа студента магистратурыТруса Александра Александровича
Руководитель: Хейдоров Игорь Эдуардович, доцент, кандидат физ.-мат. наук.

Белорусский государственный университет
факультет Радиофизики и Электроники
Минск, Беларусь, 2009


Слайд 2
Текст слайда:

Содержание

Цель работы
Задача индексации
Вектора признаков
Кепстр
Формирования вектора признаков на основе вейвлет-преобразования
Скрытые Марковские модели
Метод опорных векторов
Структура ядра системы индексации
Структура ядра системы индексации
Процессоры
Компоненты чтения
Пользовательский интерфейс
Эксперимент
Результаты эксперимента
Заключение






Слайд 3
Текст слайда:

Цель работы

Целью данной работы является разработка системы индексации аудиопоследовательностей на основе СММ и МОВ. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Изучить общую проблему индексации аудиодокументов и существующие подходы.
Разработать структуру системы Разработать структуру системы индексации аудиопоследовательностей на основе Скрытой Марковской Модели Разработать структуру системы индексации аудиопоследовательностей на основе Скрытой Марковской Модели и Метода Опорных Векторов.
Разработать алгоритм извлечения вектора признаков из аудиосигналов на основе вейвлет преобразования.
Разработать структуру и реализовать систему индексации аудиопоследовательностей на языке С++.
Разработать структуру компонентов системы Разработать структуру компонентов системы и реализовать графический интерфейс системы.
Реализовать базовые компоненты обработки аудиосигналов.




Слайд 4
Текст слайда:

Задача индексации


Слайд 5
Текст слайда:

Вектора признаков

В данной работе использовалось 2 вида векторов признаков:
Вектор признаков кепстральных коэффициентов
Вектор признаков на основе вейвлет преобразования


Слайд 6
Текст слайда:

Кепстр

Frame

Window

DFT

Mel
filter bank

Log

DCT

MFCC

Signal

Delta
Coefficients

Delta-Delta
Coefficients

Energy


Слайд 7
Текст слайда:

Формирование вектора признаков на основе вейвлет-преобразования


Слайд 8
Текст слайда:

Скрытые марковские модели

Скрытая марковская модель – это дважды стохастический случайный процесс в котором наблюдения являются вероятностной функцией состояния.
СММ характеризуются следующими параметрами:
набор состояний
вариационная матрица переходов
набор событий
матрица вероятностей наблюдения
начальное и конечное состояния
матрица начальных вероятностей

Приближения СММ
1)
2)



Слайд 9
Текст слайда:

Три фундаментальных проблеммы СММ


Проблема Оценки – при данных модели Ф и последовательности наблюдений , какой будет вероятность появления модели, сгенерировавшей наблюдение?
Прямой алгоритм:
Проблема Декодирования - при данных модели Ф и последовательности наблюдений , какой будет наиболее вероятная последовательность состояний S в модели, сгенерировавшей наблюдения?
Алгоритм Витерби:
Проблема Обучения - при данных модели Ф и последовательности наблюдений, как можно настоит параметры модели так, чтобы максимизировать совместную вероятность ?
Прямой-обратный алгоритм


Слайд 10
Текст слайда:

Метод опорных векторов




Слайд 11
Текст слайда:

Метод опорных векторов



Слайд 12
Текст слайда:

Структура системы индексации аудио


Слайд 13
Текст слайда:

Структура ядра системы индексации


Слайд 14
Текст слайда:

Процессоры

сlass Processor : public Idispatch
{
public:
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE loadSettings(const char*settings) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE work(DataStruct** data) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE getProcessorId(char** id) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE getSize(int* val) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE getStep(int* val) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE getSettings(char**) = 0;
};


Слайд 15
Текст слайда:

Компоненты чтения

class ReaderInterface : public IDispatch
{
public:
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE open(const char*, ResultStruct*) = 0;
virtual HRESULT STDMETHODCALLTYPE read(DataStruct**, ResultStruct*) = 0;
};


Слайд 16
Текст слайда:

Пользовательский интерфейс


Слайд 17
Текст слайда:

Пользовательский интерфейс


Слайд 18
Текст слайда:

Базовые процессоры

Окна

Преобразования

Признаки


Классификаторы


Слайд 19
Текст слайда:

Эксперимент

В рамках данного проекта, на основе созданной системы были проведены 3 эксперимента по индексации аудиопоследовательностей:
сегментация речь/музыка/тишина
распознавание эмоций на основе МОВ
определение жанров музыки на основе СММ


Слайд 20
Текст слайда:

Сценарий эксперимента


Слайд 21
Текст слайда:

Сегментация речь/музыка/тишина

речь

тишина

тишина

музыка


Слайд 22
Текст слайда:

Сегментация речь/музыка/тишина


Слайд 23
Текст слайда:

Распознавание эмоций на основе МОВ



Слайд 24
Текст слайда:

Результаты распознавания эмоций на основе МОВ


Слайд 25
Текст слайда:

Результаты определения жанров музыки на основе СММ


Слайд 26
Текст слайда:

Заключение

В рамках данного проекта была выполнена следующая работа:
разработаны структуры системы индексации аудиопоследовательностей и ее компонент, позволяющие легко модифицировать параметры системы для конкретной задачи индексации.
разработан интерфейс компонент системы, позволяющий легко подключать к системе компоненты сторонних разработчиков с целью расширения возможностей системы.
реализована система индексации аудиопоследовательностей на языке С++, графический пользовательский интерфейс системы и базовые компоненты индексации аудиопоследовательностей.
На основе разработанной системы проведены эксперименты по разделению аудиопоследовательности на речь/музыку/тишину, распознаванию эмоций в речи, определению жанров музыки.


Слайд 27
Текст слайда:

Спасибо за внимание


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика