Detektion von Schnarchgeräuschen in Audiodaten
Das Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, das Geräusch des Schnarchens eindeutig von anderen Geräuschen zu unterscheiden. Dieses Projekt ist Teil der Erforschung von Möglichkeiten zur Verarbeitung und Analyse von Wellensignalen, die anschließend in verschiedenen Bereichen angewandt werden können, z.B. bei der Erkennung von Gerätefehlern aus Vibrationssignalen oder bei der Spracherkennung.
Die Ausgangsdaten waren Aufzeichnungen von Schnarchen und verschiedenen Geräuschen wie Regen, Babygeschrei, Geräusche von vorbeifahrenden Autos usw.
Im Rahmen des Projekts wurden verschiedene Ansätze getestet und verglichen. Dazu wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens aus der "caret"-Bibliothek der Sprache R, sowie ein Deep-Learning-Ansatz unter Verwendung von TensorFlow und Keras angewendet.
Folgende Technologien kamen zum Einsatz: R, Python, Tensorflow, Keras
Kooperationspartner
Nationale Polytechnische Forschungsuniversität Perm
Betreuer/in
