Vai ai contenuti. | Spostati sulla navigazione | Spostati sulla ricerca | Vai al menu | Contatti | Accessibilità

logo del sistema bibliotecario dell'ateneo di padova

Casamento, Fabio (2017) Modelli per il riconoscimento automatico delle curve di pre-enfasi e post-enfasi applicate ai documenti sonori. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

[img]
Anteprima
Documento PDF
7Mb

Abstract

L'esperimento descritto dimostra che utilizzando tecniche di machine learning è possibile stabilire se la curva di post-enfasi applicata a documenti sonori registrati su nastro magnetico sia quella giusta o meno. Alcuni tra i modelli testati sono in grado di separare i campioni equalizzati in modo corretto (curve di pre-enfasi e post-enfasi dello stesso standard) da quelli equalizzati in modo errato, con errore di cross-validazione pari a 0 e accuracy nella predizione di nuovi dati del 100%

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:pre-enfasi, post-enfasi, machine learning, ccir, nab, riconoscimento, atr, csc
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:54603
Relatore:Canazza Targon, Sergio
Data della tesi:13 Aprile 2017
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:

Solo per lo Staff dell Archivio: Modifica questo record