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第 1 章: 信号処理向けディープラーニングの基礎

第 1 章

信号処理向けディープラーニングの基礎


ディープラーニングを活用した信号処理アプリケーションのすべてに必要なものは何でしょうか?多くの代表的な信号データ、適切なネットワーク アーキテクチャ、およびそのデータを自動学習のソースに変換するための適切な信号処理ツールが必要です。によって実現したものです。

この ebook では、信号処理アプリケーションのより広範なクラスに適用できるトリガーワード検出を例に用いています。トリガーワード検出 (キーワード認識) は、モバイルデバイスに組み込まれて実行される音声処理アルゴリズムです。

以下の短いビデオ (38 秒) で、トリガーワード検出の例をご覧ください。

まず、ディープラーニングがどのように信号データと連携するかについて簡単に説明します。

章

ディープラーニングを活用する理由

ディープラーニングは、AI を活用したシステムの原動力となる主要な技術です。予測を立てたり、入力に応答したり、別のアクションを起こしたりするために、ディープラーニングを使って大規模データから複雑なパターンや高レベルの抽象化をモデルに学習させます。

信号データは、多くの場合、他のデータ型と比較して、より広く変動します。これは、広帯域ノイズ、干渉、非線形トレンド、ジッター、位相の歪み、欠損サンプルなどが原因です。このため、信号データを生の入力データとして使用することは難しく、ディープ ラーニング モデルの入力として使用する前の準備が必要になります。詳細については、このトピックに関する 詳しいブログ投稿を参照してください。

再帰型ニューラルネットワーク (RNN) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、ディープラーニング アルゴリズムの 2 つの一般的なタイプであり、信号データや一般的な信号処理アプリケーションの利用に適しています。代わりに従来の機械学習モデルを使用することもできますが、その場合はモデルの複雑さが制限され、データの特徴に関する専門的な知識が必要になる可能性があります。

章

ディープラーニングのワークフロー

ディープラーニングの標準的なワークフローには、データセットの作成とアクセス、データの前処理と変換、予測モデルの開発、モデルの高速化と展開という 4 つの段階があります。一般的に、これらの段階を直線的に進むのではなく、予測モデルの設計、学習、および最適化に向けた反復的な手法がとられます。

各段階で実行されるタスクは、プロジェクトやデータソースによって異なります。特に、信号処理アプリケーションでは、幅広いデータ型が使用されており、ネットワークのための効果的な学習の入力を作成する技術は、アプリケーションによって大きく異なります。信号データを使ってディープラーニングモデルの学習を行うためには、特にデータの準備と変換が重要なタスクとなります。

データソース

データソース

シミュレーションおよび拡張

シミュレーションおよび拡張

データのラベル付け

データのラベル付け

前処理

前処理

変換

変換

特徴抽出

特徴抽出

参照モデルのインポート/ゼロからの設計

参照モデルのインポート/ゼロからの設計

ハードウェア アクセラレーション 学習

ハードウェア アクセラレーション 学習

ターの分析および調整ハイパーパラメー

ターの分析および調整ハイパーパラメー

デスクトップアプリ

デスクトップアプリ

企業規模のシステム

企業規模のシステム

組み込みデバイスおよびハードウェア

組み込みデバイスおよびハードウェア

章

ヒント

ディープ ネットワーク デザイナー

初めてネットワーク アーキテクチャを定義する場合は、対話型の ディープ ネットワーク デザイナー・アプリ から始めることをお勧めします。セットリストから層をドラッグ アンド ドロップして、一見単純なネットワークでも学習可能な重みを探索できます。

ゼロから始めない

類似する問題を扱う論文で公開されたアーキテクチャから始めてみましょう。研究論文には、事前構築済みのネットワークをダウンロードできるリポジトリが含まれていることが多くあります。MATLAB® では、他のディープラーニング フレームワークから 事前構築済みモデル のインポートやエクスポートができる