論文の概要: ML-ASPA: A Contemplation of Machine Learning-based Acoustic Signal
Processing Analysis for Sounds, & Strains Emerging Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10005v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 03:04:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 12:52:59.715428
- Title: ML-ASPA: A Contemplation of Machine Learning-based Acoustic Signal
Processing Analysis for Sounds, & Strains Emerging Technology
- Title（参考訳）: ML-ASPA:音・ひずみ新興技術のための機械学習に基づく音響信号処理解析の一検討
- Authors: Ratul Ali, Aktarul Islam, Md. Shohel Rana, Saila Nasrin, Sohel Afzal
Shajol and Professor Dr. A.H.M. Saifullah Sadi
- Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)とディープラーニングに焦点をあてて,音響分野における最近の進歩と変革の可能性を探る。
MLはデータ駆動のアプローチを採用し、機能と望ましいラベルやアクション、さらには機能自体の複雑な関係を明らかにする。
機械学習のトレーニングデータの拡張への応用により、人間の発話や残響のような複雑な音響現象を解明するモデルが発見される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Acoustic data serves as a fundamental cornerstone in advancing scientific and
engineering understanding across diverse disciplines, spanning biology,
communications, and ocean and Earth science. This inquiry meticulously explores
recent advancements and transformative potential within the domain of
acoustics, specifically focusing on machine learning (ML) and deep learning.
ML, comprising an extensive array of statistical techniques, proves
indispensable for autonomously discerning and leveraging patterns within data.
In contrast to traditional acoustics and signal processing, ML adopts a
data-driven approach, unveiling intricate relationships between features and
desired labels or actions, as well as among features themselves, given ample
training data. The application of ML to expansive sets of training data
facilitates the discovery of models elucidating complex acoustic phenomena such
as human speech and reverberation. The dynamic evolution of ML in acoustics
yields compelling results and holds substantial promise for the future. The
advent of electronic stethoscopes and analogous recording and data logging
devices has expanded the application of acoustic signal processing concepts to
the analysis of bowel sounds. This paper critically reviews existing literature
on acoustic signal processing for bowel sound analysis, outlining fundamental
approaches and applicable machine learning principles. It chronicles historical
progress in signal processing techniques that have facilitated the extraction
of valuable information from bowel sounds, emphasizing advancements in noise
reduction, segmentation, signal enhancement, feature extraction, sound
localization, and machine learning techniques...
- Abstract（参考訳）: 音響データは、生物学、コミュニケーション、海洋と地球科学にまたがる様々な分野にわたる科学と工学の理解を進歩させる基礎となる。
この調査は、特に機械学習(ML)とディープラーニングに焦点を当て、アコースティックス分野における最近の進歩と変革の可能性について慎重に探求する。
MLは、幅広い統計技術から構成されており、データ内のパターンを自律的に識別し活用するのに不可欠である。
従来の音響や信号処理とは対照的に、mlはデータ駆動のアプローチを採用しており、十分なトレーニングデータを与えて、特徴と望ましいラベルやアクションの間の複雑な関係を明らかにしている。
mlのトレーニングデータへの応用は、人間の発話や残響といった複雑な音響現象を解明するモデルの発見を容易にする。
音響学におけるMLの動的進化は魅力的な結果をもたらし、将来有望である。
電子聴診器や類似記録・データ検診装置の出現により,音響信号処理の概念が腸音解析に応用されるようになった。
本稿では, 音響信号処理に関する既存の文献を批判的に評価し, 基礎的アプローチと機械学習の原理を概説する。
それは、腸音から貴重な情報を抽出し、ノイズ低減、セグメンテーション、信号強調、特徴抽出、音像定位、機械学習技術の進歩を強調した、信号処理技術の歴史的進歩を物語っている。
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