| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Viedās datortehnoloģijas |
| Nosaukums |
Pilsētas skaņu noteikšana un klasifikācija, izmantojot interpretējamus mašīnmācīšanās algoritmus |
| Nosaukums angļu valodā |
Detection and Classification of Urban Sound Events Using Interpretable Machine Learning Algorithms |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Ilze Birzniece |
| Recenzents |
Timurs Mihailovs |
| Anotācija |
Bakalaura darba tips - 1. tips: Moderno risinājumu izpēte
Atslēgvārdi: Mašīnmācīšanās, skaņu analīze, algoritmu salīdzinājums
Šajā darbā tiek pētīta pilsētvides skaņu klasifikācija, kā arī vispiemērotākie mašīnmācīšanās algoritmi un datu kopas šādas klasifikācijas veikšanai. Darba mērķis ir izstrādāt un novērtēt interpretējamus klasifikācijas modeļus pilsētas skaņu atpazīšanai, izmantojot publiski pieejamas datu kopas un mūsdienīgus datu apstrādes rīkus.
Darbs satur 79 lappuses, 27 attēlus, 3 tabulas, 28 informācijas avotus un 2 pielikumus. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, audio klasifikācija, UrbanSound8K, ESC-50, YAMNet |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, audio classification, UrbanSound8K, ESC-50, YAMNet |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 23:45:52 |
