ディープラーニングネットワークは,画像認識の非常に便利な手法として定評がありますが,信号データについてはどうでしょうか吗?
オーディオデータやセンサーデータのような時系列データであっても,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やRNNなどのディープラーニングネットワークを使用することにより、数学モデルで可能なことすべてを実行できます。信号処理の専門家になる必要はありません。
ディープラーニングネットワークを正しく適用することで,信号処理のタスクをより速く,より効果的に,そしてより高精度に行うことができます。
このホワイトペーパーをダウンロードして,ディープラーニングの基礎を復習し,ディープラーニングが信号処理アプリケーションにもたらす付加価値について,3つの例をご覧ください。
- CNNを使用した音声オーディオファイルの分類
- 長短期記憶(LSTM)ネットワークを使用した残存耐用時間(原则)の時系列予測
- 全結合ニューラルネットワークによる音声のノイズ除去
