Diseño, implementación y evaluación de una estrategia de detección de eventos acústicos

Este trabajo tiene como objetivo el estudio y desarrollo de un sistema de detección de eventos acústicos. Para ello, se parte de un sistema previo sobre el que se realiza una evaluación en diferentes condiciones y sobre varias bases de datos, incluyendo modificaciones en la arquitectura y parámetros de control del mismo. Este sistema utiliza un método conocido como redes neuronales, las cuales, tras una etapa de entrenamiento, generan modelos capaces de realizar predicciones sobre unos datos de entrada. Estos datos de entrada se corresponden con archivos de audio y su etiquetado extraídos de bases de datos disponibles en la red. Durante un periodo de búsqueda de información, se recopilaron diferentes bases de datos y sistemas disponibles públicamente orientados a la detección de eventos sonoros. De esta recopilación de sistemas se selecciona uno de ellos como sistema de referencia empleado en este trabajo. El sistema de referencia es entrenado y evaluado utilizando la base de datos que utiliza por defecto, para comprobar su correcto funcionamiento. Posteriormente este sistema fue evaluado utilizando un conjunto de datos que contiene algunas de las clases de eventos sonoros que este sistema es capaz de detectar extraídos de algunas de las bases de datos recopiladas anteriormente. De la misma forma, el sistema de referencia se entrenó y evaluó utilizando otra base de datos que contiene clases de eventos sonoros distintas a las utilizada por el sistema previamente, apodando a esta variante como “sistema urban”. Para concluir se realizan varios cambios en algunos parámetros de la red neuronal empleada en este sistema, entrenando y evaluando nuevamente el sistema de referencia y el sistema urban para cada modificación, describiendo los resultados obtenidos para cada caso.The objective of this work is the study and development of an acoustic event detection system. For this purpose, we start from a previous system which is evaluated under different conditions and datasets, including modifications in its architecture and control parameters. This system uses a method known as neural networks, which, after a training stage, generate models capable of making predictions on input data. This input data corresponds to audio files and their labeling extracted from databases available on the network. In the same way, the reference system was trained and evaluated using another database that contains classes of sound events different from those used by the system previously. This new system was dubbed as “sistema urban”. To conclude, several changes will be made in some parameters of the neural network used in this system, training and evaluating again the reference system and “sistema urban” for each modification, commenting on the results obtained for each case.Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicació