Las redes de Deep Learning tienen la reputación de ser una técnica muy útil para la clasificación de imágenes, pero ¿qué valor aportan a los datos de señales ?
Tanto si está trabajando con datos de audio o datos de sensores, las redes de Deep Learning, en concreto las redes neuronales convolucionales (CNN), pueden hacer lo mismo que un modelo matemático, pero sin necesidad de ser un experto en procesamiento de señales.
Aplicadas correctamente, las redes de Deep Learning hacen que las tareas de procesamiento de señales sean más rápidas, más eficientes y más precisas.
Lea este documento para revisar algunos conceptos básicos de Deep Learning y vea tres ejemplos donde Deep Learning puede agregar valor a las aplicaciones de procesamiento de señales:
- Clasificación de archivos de audio de voz utilizando una CNN
- Predicción de la vida útil restante (RUL) usando una red de memoria a corto y largo plazo (LSTM)
- Eliminación de voz con una red neuronal completamente conectada
