Phân loại tiếng nổ bằng phương pháp học máy dựa trên các đặc trưng của âm thanh

Tóm tắt

 Nghiên cứu này tập trung vào việc phân loại tiếng súng bằng cách sử dụng nhiều đặc trưng âm thanh và phương pháp học máy. Các mẫu âm thanh tiếng súng được chuyển đổi thành quang phổ và xử lý bằng phương pháp Máy vector hỗ trợ (SVM) để phân loại. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu gồm 851 tệp âm thanh từ 8 loại súng khác nhau. Sử dụng kết hợp các đặc trưng âm thanh cùng với kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu, mô hình SVM của nhóm tác giả đạt độ chính xác 95,32% trong việc phân loại các loại súng khác nhau. Mô hình cũng thể hiện hiệu suất tốt với dữ liệu thực tế, mặc dù có độ tin cậy thấp hơn do nhiễu môi trường. Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp hiệu quả cho việc phân loại tiếng súng trong các hệ thống giám sát an ninh quốc phòng và ứng dụng giám định âm thanh.