Résumé:
Les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage automatique ont conduit à un intérêt
croissant pour de nombreux problèmes de classification, impliquant notamment des données
sous forme d'images, de vidéos et de fichiers audio. L'un des principaux problèmes de
classification est celui de distinguer la catégorie d’un signal sonore. Pour cela, l’apprentissage
profond est devenu l’approche la plus prometteuse pour résoudre ce genre de problèmes. Dans
notre travail, nous visons à concevoir et implémenter un réseau de neurones convolutionnel dans
le but de classifier des signaux sonores tels que des bruits urbains.
