La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

CLASSIFICATION DES SONS, COMMENT CA MARCHE ? Slim ESSID Journée GSAM/SFA – Juin 2005 Page web :

Présentations similaires


Présentation au sujet: "CLASSIFICATION DES SONS, COMMENT CA MARCHE ? Slim ESSID Journée GSAM/SFA – Juin 2005 Page web :"— Transcription de la présentation:

1 CLASSIFICATION DES SONS, COMMENT CA MARCHE ? Slim ESSID Journée GSAM/SFA – Juin Page web :

2 2 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Contenu Visualisation 3D des descripteurs MFCC & ASF pour hautbois, trompette et violon. Calcul des descripteurs Utilisation de la PCA (Analyse en Composantes Principales) Visualisations Classification par SVM (Machines à Vecteurs Supports) Principe des SVM Visualisations 3D des surfaces de décision dans classification hautbois/trompette.

3 3 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Mel Freq. Cepstral Coef. (MFCC) FFT LogDCT dt dt² Son (Fenêtre de 32ms, recouvrement 50%, 32kHz) Spectre FFT Banc de filtres triangulaires en échelle Mel Vecteur de 33 coefficients

4 4 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Amplitude Spectral Flatness (ASF) [MPEG7] Partitionnement du spectre damplitude ( ) en 23 sous-bandes (en échelle logarithmique) Dans chaque sous-bande Spectre plat : ASF, 0 < ASF < 1

5 5 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Principal Component Analysis (PCA) But : Réduire la dimension des vecteurs dattributs (descripteurs) Etape 1 : Décomposition en Valeurs Singulières de la matrice de covariance des observations Etape 2 : Transformer les vecteurs dattributs Etape 3 : « Retenir les directions correspondant aux d plus grandes valeurs singulières »

6 6 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations

7 7 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations (2)

8 8 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations (3)

9 9 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations (4)

10 10 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations (5)

11 11 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Visualisations (6)

12 12 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Support Vector Machines (SVM) Classificateur bi-classe Principe : Trouver lhyperplan séparant les attributs de chaque classe avec la plus grande marge possible Si données non linéairement séparables, considérer, H : espace de dimension supérieure où les données deviennent linéairement séparables Utiliser un noyau (kernel)

13 13 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 SVM (2)

14 14 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Classification SVM Ob vs Tr. Ob. Tr

15 15 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Classification SVM Ob vs Vl. Ob. Vl

16 16 Journée GSAM/SFA – 23/06/2005 Classification SVM Tr vs Vl. Tr. Vl


Télécharger ppt "CLASSIFICATION DES SONS, COMMENT CA MARCHE ? Slim ESSID Journée GSAM/SFA – Juin 2005 Page web :"

Présentations similaires


Annonces Google