Notice bibliographique
Résumé
Analyzing the sound resulting from a gunshot can help identify the type of gun used.This can help determine the appropriate public safety actions when a gunshot sound is detected in a public space.Furthermore, analyzing the sound can lead to a better understanding of the impact of this sound on hearing.For example, exposure to gunshot sounds can cause hearing impairments.Measuring these sounds from various locations and analyzing them can improve the design of hearing protectors and help enact regulations to minimize the impact of gunshot sounds on hearing impairments.In this thesis, acoustic data was collected from different guns and a mortar for analysis.To capture their sound including any non-symmetric sound propagation from the gunshots, 27 high dynamic range pressure 1/8" microphones were placed around the weapons forming a polar grid pattern.Audio signals from all microphones were captured at 204.8 kHz sampling rate synchronously to preserve the fidelity of the impulse nature of the gunshots.This thesis entails two types of analysis.The first is an image-based analysis method to take advantage of the recent advancement of image recognition techniques.In this thesis, we used Continuous Wavelet Transform (CWT) and Short-Time Fourier Transform (STFT) to obtain the time-frequency spectrogram of the gunshot recordings as images.We then employed a two-stage machine-learning classifier to process the images to identify the specific gun or mortar the gunshot was originated from.Classification accuracy of 98.1% was achieved in this example.A second type of analysis was conducted using a novel method for characterizing acoustic attenuation properties that respects the iii spectral sensitivity of the human ear and preserves the energy in its octave bands at the same time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».