Graduate papers
  
Description of the graduate paper
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 13200 Institute of Radioelectronics
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