| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Konvolucijske nevronske mreže za odkrivanje napak s pomočjo zvoka : magistrsko delo
Avtorji:ID Fažmon, Gorazd (Avtor)
ID Golob, Marjan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Fazmon_Gorazd_2020.pdf (1,97 MB)
MD5: FB56F5CD05A78AEFE2E2E44F18E7ECA4
PID: 20.500.12556/dkum/19f24d01-3cc8-4393-809d-726b394a3335
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu je predstavljen razvoj sistema za zaznavanje napak v industrijskih procesih, ki temelji na osnovi zaznave zvoka. S pomočjo programskega orodja Audacity, so zajeti zvočni signali proizvodnih postopkov. S programskim orodjem Python je izdelan program za pretvorbo zvočnega signala v sliko. Z uporabo Python knjižnice TensorFlow je program naučen, da prepozna napako. Podan je podroben opis pomembnih pojmov, algoritmov, metod in testiranj sistema. Glavni cilj naloge je implementirati zgrajen sistem na dejanskem proizvodnem postopku.
Ključne besede:konvolucijska nevronska mreža, kakovost zvoka, spektrogram, Mel frekvenčni kepstralni koeficienti (MFCC), TensorFlow
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[G. Fažmon]
Leto izida:2020
Št. strani:X, 72 f.
PID:20.500.12556/DKUM-76761 Novo okno
UDK:681.586.4.09043.2)
COBISS.SI-ID:36699139 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:BHDEHLAS
Datum objave v DKUM:04.11.2020
Število ogledov:1154
Število prenosov:157
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
FAŽMON, Gorazd, 2020, Konvolucijske nevronske mreže za odkrivanje napak s pomočjo zvoka : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : G. Fažmon. [Dostopano 31 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=76761
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:02.07.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Convolutional neural networks for sound-based error detection
Opis:The master’s thesis presents the development of an industrial process fault detection system based on sound sensing. Using Audacity software, audio signals from production processes are captured. With the use of Python software, a program for converting audio to image is created. Using the Python TensorFlow library, the program is taught to recognize the error. A detailed description of important system concepts, algorithms, methods, and tests is given. The main objective of the task is to implement the built system on the actual production process.
Ključne besede:convolutional neural network, sound quality, spectrogram, Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), TensorFlow


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici