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Posted on Author Nilkis Posted in Multimedia


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    Viene inoltre presentato il risultato sperimentale di un sistema di riconoscimento di segnali. Tale sistema è in grado di distinguere rumori che appartengono a diverse categorie. Indice Introduzione Le finalità di questo progetto possono essere svariate: dalla sorveglianza di edifici per prevenire intrusioni al monitoraggio di incroci pericolosi fino a passare per il rilevamento di spari di pistola in ambienti urbani.

    Si cercherà di fornire una documentazione non esaustiva sui metodi di elaborazione dei segnali acustici, estrazione di coefficienti, metodi e algoritmi di classificazione. Si cercherà inoltre di proporre e valutare dei nuovi metodi per classificare segnali acustici.

    In tutti i casi, sono presenti un gran numero di suoni ed è necessario limitare il numero di classi considerate. Per questo motivo si cerca di fornire una tassonomia del suono. Si divide i suoni prima cosa in suoni udibili e non udibili.

    Poi, la parte udibile è ulteriormente suddivisa in rumore, suoni naturale, suoni artificiali, parlato e musica. Esistono altre tassonomie di suoni 7. Per il contesto di questa tesi potremmo definire una tassonomia dividendo le nostre categorie in suoni impulsivi spari di pistola, vetri rotti e non impulsivi grida, frenate. Figura 1. È anche molto importante venir a conoscenza di tutto il lavoro di ricerca che è già stato fatto su questo argomento. Queste ricerche ci danno modo di valutare i risultati ottenuti con vari algoritmi fornendo preziose informazioni sulla strada da percorrere.

    Infine è interessante vedere se esistono prodotti commerciali su questo argomento anche se poco utile in fase di sviluppo, in quanto non vengono fornite informazioni su algoritmi e metodi utilizzati. Nel primo paragrafo vengono analizzati vari database di effetti sonori presenti in Internet.

    Per ognuno di essi viene fornita una breve descrizione e vengono elencati pregi e difetti.

    Nel secondo paragrafo vengono descritti i vari algoritmi esistenti usati per la classificazione di effetti sonori. Per ognuno di questi algoritmi vengono illustrate anche alcune ricerche svolte da università o enti di ricerca e vengono forniti i risultati ottenuti.

    Nel terzo paragrafo viene fatta una panoramica dei prodotti o programmi esistenti sul mercato o in attesa di una futura immissione. La descrizione e le prestazioni sono, in questo caso, fornite dal produttore oppure recuperate da riviste specializzate. Questi effetti sonori devono essere omogenei il più possibile, ovvero avere durata simile, frequenza di campionamento e formato identici. Data la difficoltà di ottenere alcuni rumori registrare spari di pistola in laboratorio sarebbe irrealizzabile , è preferibile affidarsi alla seconda ipotesi.

    Su Internet esistono numerosi siti che offrono risorse audio scaricabili gratuitamente da utilizzare a piacimento.

    E' possibile accedere alle risorse navigando gli elenchi del materiale fornito dagli utenti, oppure attraverso ricerca grazie al motore interno. Per accedere ai file non è richiesta la registrazione, mentre gli utenti registrati possono contribuire segnalando o pubblicando propri file audio da condividere con altri utenti, commentando, votando e scaricando le risorse.

    Soundsnap è una piattaforma per la condivisione di file audio ed effetti sonori per tutti i gusti. Purtroppo è un servizio a pagamento. Permette di cercare in una smisurata lista di tipologie di suoni e di scaricarli una volta trovati in diversi formati.

    I clip sonori possono essere ascoltati direttamente da browser e successivamente scaricati nei formati WAV e MP3. È accessibile su Internet ed è utile a ricercatori, ingegneri, sound designer, e musicisti.

    Attiva già a partire dal , oggi dispone di oltre Essendo una libreria commerciale, gli effetti sonori sono a pagamento. In particolare Sound Ideas è un archivio contenente una delle più grandi librerie di effetti sonori disponibili in commercio.

    Ha accumulato gli effetti sonori, che rilascia in raccolte su CD e su disco rigido, attraverso l'acquisizione, accordo esclusivo con studi cinematografici, e la produzione interna. Per quanto riguarda invece il riconoscimento di altri suoni che non siano voce, le ricerche e i relativi software sono molto meno numerosi e soprattutto molto meno commerciali.

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    La maggior parte dei problemi di riconoscimento e di classificazione sono realizzati tramite un processo a tre stadi. Pre-elaborazione dei dati 2. Estrazione delle Feature 3. Classificazione La sequenza di queste tre fasi è mostrata in Figura 1. Pre-elaborazione Estrazione delle Classificazione dei feature dati Figura 2.

    Consiste nell'assunzione di un suono da ambiente e il caricamento in un computer.

    In genere, questo è realizzato con un microfono. In aggiunta, un computer rappresenta i suoni in un formato digitale; il segnale analogico prodotto da un microfono deve quindi essere convertito in un formato digitale tramite campionamento e tecniche di quantizzazione. La scelta delle feature è un punto molto importante e varia a seconda della tipologia di suoni che si vuole caratterizzare. La classificazione è il terzo passo nel processo di riconoscimento.

    La classificazione consiste nel prendere le feature generate nel passaggio precedente e che collegare ciascuna feature ad una particolare classificazione. Tutte queste tecniche necessitano di una fase di training e di test. Il training dà al sistema una serie di esempi di un particolare elemento, in modo che possa imparare le caratteristiche generali di tale elemento.

    In questo paragrafo si andranno ad elencare le principali feature che si possono estrarre da un file audio ed a descrivere gli algoritmi principali usati nella classificazione audio. Infine si andrà ad elencare una lista di programmi e strumenti che operano in questo campo. Seguono alcune definizioni di features valutate per essere utilizzate con i classificatori da realizzare.

    Zero-Crossing Rate Lo zero-crossing rate ZCR è una feature fisica temporale che indica la frequenza di cambiamento di segno di un segnale. Questa feature ricorre spesso nelle applicazioni di speech recognition e di information retrieval in ambito musicale. Mentre questo quoziente è più semplicemente espresso da un numero razionale positivo, in prodotti commerciali è anche comunemente indicato come il rapporto tra due numeri interi, ad esempio, Nelle applicazioni di elaborazione del segnale è spesso espresso in decibel dB.

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