Глибинне навчання для аудіо-додатків

Розкрито принципи застосування глибокого навчання для нейронних мереж щодо розпізнавання аудіо-сигналів. Відокремлено області подання звуку. Підкреслено, що дослідження буде обмежено аудіо-сигналами. Описано принципи розбиття сигналу на складові елементи та їх вилучення із аудіо запису. Наведено схему формування розподілу аудіо-сигналу  та запропоновано загальний підхід до задачі розпізнавання аудіо-сигналів. Він умовно поділений на три окремі етапи: обробка аудіо-запису та його перетворення у частотно-часову область, побудова спектрограми та її перетворення на формат з подальшим виведенням послідовності ознак у вигляді векторів. Визначений коефіцієнт накладання та середньозважений коефіцієнт перекриття (частковий збіг). Сформовано низку значень на основі проведеного експерименту, які показали, що на характеристики / параметри аудіо-додатків, сформовані за допомогою нейронної мережі з глибоким навчанням, має вплив метод підготовки даних, додавання шарів та формування спектру одиниць, що покращує результат за рахунок помноженого часу навчання, те саме стосується і періодичних з'єднань.