Classification des Sons environnementaux en utilisant des techniques de Deep Learning
| dc.contributor.author | Remadnia, Roumaissa Maghnia | |
| dc.contributor.author | Khireddine, Marwa | |
| dc.contributor.author | Abdoune, Leila | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-08T10:48:58Z | |
| dc.date.available | 2025-10-08T10:48:58Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | L'objectif principal de ce mémoire est de construire un modèle de classification basé sur les techniques d'apprentissage automatique, Nous utiliserons à cette effet un modèle de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour identifier et classer correctement des signaux sonores appartenant à la base de données ESC50, cette base de données contient 50 classe de sons et chaque classe contient un nombre de fichier sonores. Dans ce travail on mettra en évidence l'efficacité des modèles à base de CNN dans la reconnaissance et la classification des sons à partir de leur représentant spectral ce qui sera L'objectif de notre partie application. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.enset-skikda.dz/handle/123456789/238 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Ecole Normale Supérieure d’Enseignement Technologique | |
| dc.title | Classification des Sons environnementaux en utilisant des techniques de Deep Learning | |
| dc.type | Mémoire de fin d’étude En vue de l'obtention du diplôme : Professeur d’Enseignement Moyenne |