haku: @keyword hearing / yhteensä: 3
hakutulos-lista
viite: 2 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Pohjalainen, Jouni
Työn nimi:Methods of Automatic Audio Content Classification
Äänisisällön automaattisen luokittelun menetelmiä
Julkaisutyyppi:Lisensiaatintutkimus
Julkaisuvuosi:2007
Sivut:vi + 116      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Oppiaine:Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka   (S-89)
Valvoja:Laine, Unto K.
Ohjaaja:Kurimo, Mikko
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-010219
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark S80     | Arkisto
Avainsanat:audio
audiovisual data
multimedia
speech
music
retrieval
transcription
content analysis
digital signal processing
DSP
pattern recognition
segmentation
classification
machine learning
hearing
audio
audiovisuaalinen data
multimedia
puhe
musiikki
haku
transkriptio
sisältöanalyysi
digitaalinen signaalinkäsittely
DSP
hahmontunnistus
segmentointi
luokittelu
koneoppiminen
kuulo
Tiivistelmä (fin):Tässä työssä esitetään yleiskatsaus sellaisiin signaalinkäsittelyn ja hahmontunnistuksen menetelmiin, jotka ovat usein sovellettavissa äänisisällön automaattiseen tunnistamiseen, luokitteluun ja kuvaamiseen.
Lisäksi työssä esitetään strategioita mainittujen menetelmien yhdistelyyn ja annetaan näihin ratkaisuihin liittyviä esimerkinomaisia viitteitä kirjallisuudesta löytyviin käytännön sovelluksiin eri sovellusalueilta.
Työ sisältää myös suppean esityksen ihmisen kuulon toiminnan pääpiirteistä äänitunnistuksen kannalta.
Tiivistelmä (eng):This study presents an overview of different methods of digital signal processing and pattern recognition that are frequently applicable to automatic recognition, classification and description of audio content.
Moreover, strategies for the combination of the said methods are discussed.
Some of the published practical applications from different areas are cited to illustrate the use of the basic methods and the combined recognition strategies.
A brief overview of human auditory perception is also given, with emphasis on the aspects that are important for audio recognition.
ED:2008-02-11
INSSI tietueen numero: 35265
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI