Tìm kiếm

Kết quả Tìm kiếm

• SO SÁNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG VÀ PHÂN LỚP CHO DỮ LIỆU ÂM THANH ONG

  Thị Huyền Nguyễn, Nguyễn Văn Hoàng

  Ngày nhận bài: 25-11-2024 / Ngày duyệt đăng: 31-07-2025 / Ngày xuất bản: 31-07-2025

   Tóm tắt PDF

  Trong bài viết này, chúng tôi tiến hành thử nghiệm và đánh giá một số phương pháp trích chọn đặc trưng cho dữ liệu âm thanh ong. Các đặc trưng được trích chọn bằng các kỹ thuật MFCC, Chroma, Wavelet và các đặc trưng quan trọng được lựa chọn bằng phương pháp Rừng ngẫu nhiên, Extra trees, XGBoost từ dữ liệu ban đầu sau đó các đặc trưng này được cung cấp cho các thuật toán học máy như SVM, Rừng ngẫu nhiên, XGBoost để giải quyết bài toán nhận dạng tiếng ong. Kết quả thử nghiệm cho thấy với mô hình Rừng ngẫu nhiên và XGBoost sử dụng đặc trưng MFCC việc phân biệt tiếng ong là hoàn toàn khả thi với độ chính xác trên 99,9%.

  DOI: https://doi.org/10.31817/tckhnnvn.2025.23.7.06