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?

オーディオデータやセンサーデータであっても、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 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 (RUL) の予測
  • 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