Jak konstruować dane wejściowe do sieci neuronowej z sygnałów audio?

1. W jaki sposób sieć neuronowa wymaga danych wejściowych?
2. Która sieć neuronowa jest najlepsza do klasyfikacji audio?
3. Co to jest wejściowa sieć neuronowa?

W jaki sposób sieć neuronowa wymaga danych wejściowych?

Warstwa wejściowa sieci neuronowej składa się z sztucznych neuronów wejściowych i wprowadza dane początkowe do systemu do dalszego przetwarzania przez kolejne warstwy sztucznych neuronów. Warstwa wejściowa jest początkiem przepływu pracy dla sztucznej sieci neuronowej.

Która sieć neuronowa jest najlepsza do klasyfikacji audio?

W ciągu ostatniej dekady splotowe sieci neuronowe (CNN) zostały powszechnie przyjęte jako główny element konstrukcyjny dla kompleksowych modeli klasyfikacji audio, które mają na celu poznanie bezpośredniego mapowania od spektrogramów audio do odpowiadających etykiet etykiet.

Co to jest wejściowa sieć neuronowa?

Podstawową jednostką obliczeń w sieci neuronowej jest neuron, często nazywany węzłem lub jednostką. Odbiera dane wejściowe z niektórych innych węzłów lub ze źródła zewnętrznego i oblicza wyjście. Każde wejście ma powiązaną wagę (W), która jest przypisana na podstawie jego względnego znaczenia dla innych danych wejściowych.