Analýza zvuku pomocí rekurentních neuronových sítí

Dresslerová Marie

Audio analysis using Recurrent Neural Network

Type of document

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE
BACHELOR THESIS

Author

Dresslerová Marie

Supervisor

Vondráková Michaela

Opponent

Malík Josef

Field of study

Teoretická informatika

Study program

Informatika

Institutions assigning rank

katedra teoretické informatiky

Defended

2018-06-18

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.

Metadata

Show full item record

Abstract

Tato práce se zabývá sběrem dat a následnou analýzou zvuku pevných disků a dále návrhem rekurentní neuronové sítě pro jejich hlubší analýzu, která pak dokáže předvídat budoucí stav stroje. Je zde popsáno jak lze data získat, jak je zpracovat pro potřeby této neuronové sítě a zároveň jak takovou síť navrhnout s pomocí knihovny TensorFlow v jazyce Python.

This thesis has taken up the task of the hard drive's sound data collection and analysis, with subsequent design of a recurrent neural network for a more detailed data analysis. Such network aims to be able to predict future state of a machine. In this paper it is described how to gather data, how to process those data for the neural network needs and how to design such a network with the TensroFlow library in the Python language.