- Цели и задачи дисциплины
- Сформировать представление у магистранта о многообразии подходов к проблеме обработки звуковых сигналов, решения задач распознавания речи, разделения спикеров, выделения полезного сигнала из смеси и улучшению сигнала на основе подходов искусственных нейронных сетей, а также задач индустриального звука по определению аномалий и событий по звуковым сигналам. Сформировать навыки решения данных проблем на основе известных архитектур глубоких нейронных сетей.
- Краткое содержание дисциплины
- Актуальность использования методов ИИ при обработке звука. Модель звуковой волны. Обработка звука в живых системах. Изменение представления звуковой волны. Дискретное преобразование Фурье. Представление на основе наборов фильтров. Выделение полезного сигнала из смеси с использованием сверточных нейронных сетей. Выделение полезного сигнала из смеси с использованием рекуррентных нейронных сетей. Выделение полезного сигнала из смеси с использованием гибридных подходов. Индустриальный звук: детекция аномалий и событий по звуку.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- ПК-3 Способен разрабатывать и применять методы и алгоритмы машинного обучения для решения задач
- Образование
- Учебный план 09.04.04, 2025, (2.0), Программная инженерия
- Обработка звуковых сигналов методами искусственного интеллекта