Lo scopo della tesi è l'ottimizzazione di un software di intelligenza artificiale che identifichi e segnali la presenza di discontinuità sui nastri magnetici, indicandone l'istante temporale e la tipologia. Dall'analisi del software sviluppato al Centro di Sonologia Computazionale dell'Università di Padova sono stati pianificati, e di seguito implementati, gli interventi per ampliarne le funzionalità e la precisione.
Progettazione e sviluppo di software per il riconoscimento e la classificazione di discontinuità nei nastri magnetici audio, basato su tecniche di computer vision e neural network
Grava, Ylenia
2019/2020
Abstract
Lo scopo della tesi è l'ottimizzazione di un software di intelligenza artificiale che identifichi e segnali la presenza di discontinuità sui nastri magnetici, indicandone l'istante temporale e la tipologia. Dall'analisi del software sviluppato al Centro di Sonologia Computazionale dell'Università di Padova sono stati pianificati, e di seguito implementati, gli interventi per ampliarne le funzionalità e la precisione.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/27443