Публикации по теме 'signal-processing'
В поисках правильного импульса
В поисках правильного импульса
Насколько полезна линейность для подсчета массивных случаев.
Иногда нас интересует обзор всей системы как более целостная точка зрения. Эта точка зрения порождает общие впечатления, побуждающие нас делать то или иное дело. Однако эти импульсы производятся после первого обзора всей окружающей среды, чтобы прийти к очень сложным выводам.
В этом посте я покажу механизм, который поможет нам понять, как находить десятки взаимосвязанных проблем и как с..
Интерфейсы мозг-компьютер и сверточные нейронные сети — Сбор сигналов
Независимо от того, какой физический процесс необходимо контролировать, существует два подхода к получению сигнала: инвазивный и неинвазивный.
Инвазивные подходы
При инвазивном подходе датчики хирургическим путем размещаются над корой или даже внутри мозга. Это приводит к хорошему соотношению сигнал-шум ( SNR ) и обеспечивает более высокое пространственное разрешение по сравнению с неинвазивными стратегиями . Однако это может быть неудобно для широкого использования из-за затрат,..
ICASSP 2021 — «Расширение применения звуковых, речевых и языковых технологий с помощью современных…
Еще одна речевая конференция, еще одно виртуальное мероприятие. Хотя научное содержание продолжает продвигаться и развиваться, очевидное отсутствие взаимодействия, обмена идеями и сотрудничества резко контрастирует с личными конференциями прошлого. Несмотря на смелые усилия организатора по развитию коммуникации, например, с введением приложения gather.town , вкладки для разговоров на презентациях оставались пустыми, и даже вопросы во время основных докладов были минимальными. Один из..
Маркировка и подготовка данных для машинного обучения
Если алгоритм машинного обучения считается «двигателем» вашего приложения, то его обучающие данные, несомненно, являются «топливом». Двигатель работает нормально только при использовании надлежащего топлива, а именно:
Совместим с этим двигателем (авиакеросин заправлять нельзя!). Достаточно чистой, чтобы ваш двигатель работал более эффективно (есть причина, по которой топливо премиум-класса стоит больше, чем обычное топливо).
В этой статье мы обсудим, как правильно пометить и настроить..
Независимый компонентный анализ — и почему вы должны знать об этом
Сегодня мы живем в этом современном виртуальном мире, где данные буквально правят и диктуют каждую часть нашей жизни. Ваши рекомендации фильмов и видео на YouTube и Netflix, ваши покупательские привычки и предложения от Amazon, даже поиск в Google, который мы делаем, основаны на огромном количестве данных, которые собираются и обрабатываются. Оставляя в стороне часть аргумента о конфиденциальности, нельзя отрицать, что все эти вещи работают довольно эффективно и немного улучшили качество..
Узнайте, как создать собственную модель преобразования речи в текст (используя Python)
Обзор
Из этой статьи вы узнаете, как создать свою собственную модель преобразования речи в текст с помощью Python. Способность сочетать навыки глубокого обучения с НЛП является желанной в отрасли; добавьте это в свой набор навыков сегодня Мы будем использовать реальный набор данных и построим эту модель преобразования речи в текст, так что будьте готовы использовать свои навыки Python!
Вступление
«Привет, Google. Какая сегодня погода?"
Это будет знакомо любому, кто владел..
Прогнозирование временных рядов с использованием декомпозиции эмпирических мод и (расширенных) сверточных сетей —…
Как объяснялось в предыдущих сообщениях, эта серия посвящена использованию метода, называемого эмпирической модовой декомпозицией, который представляет собой форму адаптивного анализа данных, которая априори не предполагает многого о ряде, и разлагает временной ряд или сигнал на различные ортогональные компоненты, каждый из которых на другом частотном уровне. Другими словами, это форма спектрального анализа, и результирующие функции называются функциями внутренних мод, а то, что остается в..
