CLASSIFICATION AUDIO BASEE SUR L’APPRENTISSAGE PROFOND

Abstract

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.