Тег: згорткові нейронні мережі

Пришвидшена генеративно змагальна мережа для відділення голосу від шуму на звукозаписі

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Пришвидшена генеративно змагальна мережа для відділення голосу від шуму на звукозаписі//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2020. - №5. - https://nauka-online.com/publications/tehnicheskie-nauki/2020/5/prishvidshena-generativno-zmagalna-merezha-dlya-viddilennya-golosu-vid-shumu-na-zvukozapisi/

Аннотация: (Українська) У статті розглянута модифікація генеративно змагальної мережі для покращення звукозапису, зроблені висновки про якість роботи мережі та проведено порівняння з оригінальною мережею та іншими методами вирішення задачі очищення звукозапису від шуму.

Методи діагностики біомедичних сигналів та автоматичне визначення порушень серцевого ритму на прикладі фібриляції передсердь

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Методи діагностики біомедичних сигналів та автоматичне визначення порушень серцевого ритму на прикладі фібриляції передсердь//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №12. - https://nauka-online.com/publications/tehnicheskie-nauki/2019/12/metodi-diagnostiki-biomedichnih-signaliv-ta-avtomatichne-viznachennya-porushen-sertsevogo-ritmu-na-prikladi-fibrilyatsiyi-peredserd/

Аннотация: (English) The features of construction of an automatic analyzer on the example of cardiac arrhythmia in the form of atrial fibrillation are considered, the best method of machine learning for the solution of this problem is substantiated.

Класифікація аудіоподій за допомогою згорткових нейронних мереж

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Класифікація аудіоподій за допомогою згорткових нейронних мереж//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №5. - https://nauka-online.com/publications/informatsionnye-tehnologii/2019/5/klasifikatsiya-audiopodij-za-dopomogoyu-zgortkovih-nejronnih-merezh/

Аннотация: (Українська) Згорткові нейронні мережі (CNN) виявилися дуже ефективними в задачі класифікації зображень та являються перспективними для класифікації аудіо. Були розглянуті різні архітектури CNN, щоб класифікувати аудіоподії з набору даних UrbanSound8K [5], який має 8732 аудіофайлів розмічених на 10 класів. Розглянуто такі популярні CNN мережі, як AlexNet [1], VGG [2], ResNet [3] і DenseNet [4]. Було досліджено, що моделі CNN, що використовуються в класифікації зображень, добре відповідають завданням класифікації звуку.

Алгоритм навчання згорткових нейронних мереж для розпізнавання аудіоподій

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Алгоритм навчання згорткових нейронних мереж для розпізнавання аудіоподій//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №4. - https://nauka-online.com/publications/informatsionnye-tehnologii/2019/4/algoritm-navchannya-zgortkovih-nejronnih-merezh-dlya-rozpiznavannya-audiopodij/

Аннотация: (Українська) В роботі описані методи та алгоритми навчання нейронних мереж. Також запропоновано організацію навчання нейронної мережі, що була успішно застосована до загорткової нейронної мережі для вирішення задачі класифікації аудіоподій.

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала