Deep Generative Models para Sensores Acústicos Distribuidos (DAS)

Autores/as

  • Antonio Almudévar Atienza Universidad de Zaragoza
  • Alfonso Ortega Voice Input Voice Output Laboratory (ViVoLab)

Resumen

En este trabajo se presentan dos soluciones basadas en técnicas de Deep Learning para detectar eventos mecánicos en señales procedentes de sensores acústicos distribuidos (DAS). Concretamente, se describen dos sistemas para esta tarea. El primero es una solución determinista basada en el concepto de autoencoder (AE), mientras que el segundo sistema es una solución estocástica basada en la idea de Vartiational Autoencoder (VAE). Las señales utilizadas para las pruebas realizadas han sido facilitadas por la empresa Aragón Photonics Labs (APL).

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Publicado

2021-11-12

Número

Sección

Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)