অডিও শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি সমঝোতা গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক কীভাবে বোঝবেন?

Question

"এ হায়ারারকিকাল উপস্থাপনা মাপযোগ্য তত্ত্বাবধান ছাড়াই শেখার জন্য Convolutional গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক লি এবং দ্বারা"। আল। ( পিডিএফ ) কনভলিউশনাল ডিবিএন এর প্রস্তাবিত এছাড়াও চিত্রটি শ্রেণিবদ্ধের জন্য পদ্ধতিটি মূল্যায়ন করা হয়। এটিকে যৌক্তিক মনে হচ্ছে, কারণ এখানে প্রাকৃতিক স্থানীয় চিত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন ছোট কোণ এবং প্রান্ত ইত্যাদি

ইন " unsupervised বৈশিষ্ট্য convolutional গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক ব্যবহার অডিও শ্রেণীবিভাগ জন্য শেখার লি এবং দ্বারা"। অল। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন ধরণের শ্রেণিবিন্যাসে অডিওর জন্য প্রয়োগ করা হয়। স্পিকার শনাক্তকরণ, লিঙ্গ পরিচয়, ফোন শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং কিছু সঙ্গীত জেনার / শিল্পীর শ্রেণিবদ্ধকরণ।

এই নেটওয়ার্কের কনভোলজিকাল অংশটি কীভাবে অডিওর জন্য ব্যাখ্যা করা যায়, যেমন এটি চিত্র হিসাবে প্রান্ত হিসাবে ব্যাখ্যা করা যায়?

Comments

কাগজের জন্য কোডটি কার কাছে আছে?

Answer 1

অডিও অ্যাপ্লিকেশনটি দ্বি-মাত্রিক চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার এক-মাত্রিক সরলকরণ। একটি ফোনম (উদাহরণস্বরূপ) কোনও প্রান্ত বা বৃত্তের মতো কোনও চিত্র বৈশিষ্ট্যের অডিও অ্যানালগ। উভয় ক্ষেত্রেই এই জাতীয় বৈশিষ্ট্যগুলির একটি অপরিহার্য স্থানীয়তা থাকে: এগুলি কোনও চিত্রের অবস্থানের বা বক্তব্যের মুহুর্তের তুলনামূলকভাবে ছোট প্রতিবেশের মধ্যে মানগুলির দ্বারা চিহ্নিত হয়। কনভলিউশনগুলি হ'ল স্থানীয় আশেপাশের অঞ্চলে মানের ওজন গড়ে গড়ে ওঠার নিয়মিত নিয়মিত রূপ। এ থেকে এই প্রত্যাশাটি উত্সাহিত হয় যে একটি ডিবিএন এর একটি সংশ্লেষপূর্ণ রূপটি অর্থবহ বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত এবং বৈষম্যমূলক করতে সফল হতে পারে।

Answer 2

কনভলিউশনাল আরবিএম এর অডিও ডেটা প্রয়োগ করার ক্ষেত্রে, লেখকরা প্রথমে শর্ট টার্ম ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম এবং তারপরে বর্ণালীতে শক্তি ব্যান্ড সংজ্ঞায়িত করেছেন। তারপরে তারা সেই রূপান্তরিত অডিওতে কনভোলশনাল আরবিএম প্রয়োগ করেছে।