| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Electronics and Mobile Communication |
| Title in original language |
"Uz mašīnmācīšanos balstīta automātiska putnu sugu atpazīšana, izmantojot putnu vokalizāciju" |
| Title in English |
"Machene Learning-based Automatic Recognition of Birds Species Using Bird Vocalization" |
| Department |
Institute of Microwave Engineering and Electronics |
| Scientific advisor |
Artūrs Āboltiņš |
| Reviewer |
doktorante Diāna Gauče, RTU, ETF |
| Abstract |
Bakalaura darbā ir aprakstīti teorētiskie un praktiskie veidi kā izveidot mašīnmācīšanās algoritmu putnu sugu atpazīšanai un klasifikācijai, izmantojot putnu vokalizāciju. Darba gaitā tiek izstrādāti konvolucionālāie neironu tīkli ar arhitektūrām Xception un EfficientNet-B4. Lai apmācītu neironu tīklus tika izmantota uzraudzīta mašīnmācīšanās, kur informācijas avots bija attēli - spektrogrammas, kas satur informāciju par konkrētu putnu skaņām. Spektrogrammas tiek apstrādātas, izmantojot mašīnas redzi - algoritms spektrogrammā atrod pazīmes, kas ir raksturīgas noteikta putna skaņai. Izstrādāts algoritms realizēts datorprogrammas veidā, izmantojot programmēšanas valodu Python 3, tās programmēšanas vidi Anaconda ar programmu Jupyter Notebook. Tika izmantotas Python bibliotēkas matemātiskai analīzei, mašīnmācīšanās, neironu tīklu un audio signālu apstrādei. Izstrādāto neironu tiklu precizitātes ir no 73,67% līdz 82,67%. Tos var pielietot prakse zinātnieki - ornitologi vai zoologi, putnu detektēšanai un izsekošanai. Darbā ir 51 attēls, 3 tabulās, 5 pielikumi un 61 literatūras avots. |
| Keywords |
Mašīnmācīšanās, neironu tīkli, putnu vokalizācija, audio, dzivnieki |
| Keywords in English |
Machine learning, neural networks, bird vocalization, audio, animals |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
02.06.2021 10:45:50 |
