Analysis and Development of an End-to-End Convolutional Neural Network for Sounds Classification Through Deep Learning Techniques

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dc.contributor.advisorLópez-Meyer, Paulo
dc.contributor.authorGalindo-Meza, Carlos A.
dc.date.accessioned2022-06-01T18:49:50Z
dc.date.available2022-06-01T18:49:50Z
dc.date.issued2021-11
dc.descriptionEl presente trabajo estudia el análisis y desarrollo continuo de un modelo de inteligencia artificial orientado a la clasificación de audio. El capítulo 1 presenta antecedentes sobre las diferentes tareas relacionadas a audio que la comunidad de investigación ha seguido a lo largo de los últimos años, también establece la hipótesis central de este trabajo y define objetivos generales y específicos para contribuir a la mejora del rendimiento sobre un generador de embeddings de audio de tipo end-to-end. El capítulo 2 presenta los métodos de vanguardia y trabajos publicados que se enfocan principalmente al desarrollo de la clasificación de audio y el aprendizaje profundo como disciplinas que aún tienen un gran potencial. El capítulo 3 presenta el marco conceptual en el que se basa esta tesis, dividido en dos secciones principales: preprocesamiento de audio y técnicas de aprendizaje profundo. Cada una de estas secciones se divide en varias subsecciones para representar el proceso de clasificación de audio a través de redes neuronales profundas. El capítulo 4 brinda una explicación profunda del generador de embeddings de audio llamado AemNet y sus componentes, utilizado como objeto de estudio, donde se detalla en las siguientes subsecciones. Se realizó una experimentación inicial sobre este enfoque y se presentaron resultados experimentales que sugirieron un mejor rendimiento mediante la modificación de las etapas de arquitectura de la red neuronal. El capítulo 5 es la primera aplicación objetivo de nuestra adaptación de AemNet que se presentó al desafío DCASE 2021. Los detalles sobre el desafío y los resultados se describen en las secciones de este capítulo, así como la metodología seguida para presentar nuestra propuesta. El capítulo 6 es la segunda aplicación objetivo y el primero en apuntar a los sonidos respiratorios. El desafío de ICBHI se explica en las secciones de este capítulo, así como la metodología y los experimentos realizados para llegar a un clasificador robusto que distingue cuatro anomalías de tos diferentes. Se creó un artículo a partir de la solución propuesta y se presentó en el IEEE LA-CCI 2021. El capítulo 7 aprovecha los diversos resultados anteriores para cumplir con un enfoque moderno como lo es la detección de COVID-19, cuya recopilación y experimentación de fuentes de datos se describen profundamente y los resultados experimentales sugieren que una adaptación de red residual denominada AemResNet, puede cumplir la función de distinguir a los pacientes con COVID-19 a partir de tos y sonidos respiratorios. Finalmente, las conclusiones de toda esta investigación y los resultados evaluados en cada una de las aplicaciones objetivo se discuten en el capítulo 8.es_MX
dc.description.sponsorshipITESO, A. C.es
dc.identifier.citationGalindo-Meza, C. A. (2021). Analysis and Development of an End-to-End Convolutional Neural Network for Sounds Classification Through Deep Learning Techniques. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Sistemas Computacionales. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/8047
dc.language.isoenges_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectInteligencia Artificiales_MX
dc.subjectRedes Neuronaleses_MX
dc.subjectCOVID-19es_MX
dc.subjectClasificaciónes_MX
dc.subjectSonidoes_MX
dc.titleAnalysis and Development of an End-to-End Convolutional Neural Network for Sounds Classification Through Deep Learning Techniqueses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX

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