আমার কাছে প্রচুর নমুনা রয়েছে যা ম্যানচেস্টার এনকোডড বিট স্ট্রিমগুলি অডিও সিগন্যাল হিসাবে উপস্থাপন করে। যে ফ্রিকোয়েন্সিটিতে তারা এনকোড করা হয় তা হ'ল প্রাথমিক ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানটি যখন উচ্চ থাকে এবং পটভূমিতে ধারাবাহিক পরিমাণে সাদা শব্দ থাকে noise
আমি এই স্ট্রিমগুলিকে ম্যানুয়ালি ডিকোড করেছি, তবে আমি ভাবছিলাম যে এনকোডিং স্কিমগুলি শিখতে আমি কোনও ধরণের মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করতে পারি। এটি এই স্কিমগুলিকে ম্যানুয়ালি স্বীকৃতি দিতে অনেক সময় সাশ্রয় করবে। অসুবিধাটি হ'ল বিভিন্ন সংকেত আলাদাভাবে এনকোড করা হয়।
এমন কোনও মডেল তৈরি করা কি সম্ভব যা একাধিক এনকোডিং স্কিমের ডিকোডিং শিখতে পারে? এই জাতীয় মডেলটি কতটা শক্তিশালী হবে এবং আমি কোন ধরণের কৌশল ব্যবহার করতে চাই? স্বতন্ত্র উপাদান বিশ্লেষণ (আইসিএ) মনে হচ্ছে যে আমি যে ফ্রিক্যোয়েন্সিটি যত্ন করি তা বিচ্ছিন্ন করার জন্য দরকারী হতে পারে তবে আমি কীভাবে এনকোডিং স্কিমটি শিখব?