Modelo de clasificación para obtener la dirección de procedencia de un sonido mediante algoritmos de machine learning

En este trabajo se hizo uso de algoritmos de machine learning para entrenar un modelo con el propósito de obtener la dirección de procedencia de un sonido biauricular. Se aplicó algoritmos de aprendizaje supervisado, mismos que se entrenaron con audios de distintas procedencias. Los algoritmos utilizados fueron KN- Neighbors, Random Forest y Neural Network. Para el entrenamiento el dataset principal de audios se dividió en una dataset de entrenamiento 66% y un dataset de validación 34%. El modelo con mejor precisión luego del entrenamiento fue el de Neural Network que con un resultado de 77,7%. Sin embargo, en las cuatro pruebas con audios diferentes a los del entrenamiento, el modelo con mejor precisión fue el de KN-Neighbors con una precisión del 83,3%. Con esto se concluye que se generó un modelo con una precisión alta que cumple con el propósito del proyecto.

• Glavni autor: Meza Cando, Anderson Paúl (author)
• Format: bachelorThesis
• Izdano: 2022
• Teme: Modelo computacional; Algoritmos computacionales; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Procesamiento de sonido por computador
• Online pristup: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/27388