Нейросети. Обработка аудиоданных

linspace(0, 1, 1000))

# Выполняем Вейвлет-преобразование

coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db1', level=5)

# Визуализируем результат

plt.figure(figsize=(12, 4))

plt.subplot(121)

plt.plot(signal)

plt.title('Исходный аудиосигнал')

plt.subplot(122)

plt.plot(coeffs[0]) # Детализирующие коэффициенты

plt.title('Вейвлет-коэффициенты')

plt.show()

```

В этом примере мы создаем простой синусоидальный аудиосигнал и выполняем Вейвлет-преобразование, используя вейвлет Добеши первого уровня.

Полученные коэффициенты представляют информацию о различных временных и частотных компонентах сигнала.

Используя Вейвлет-преобразование, вы можете анализировать аудиосигналы на различных временных и частотных масштабах, что делает его мощным инструментом в аудиообработке и анализе звука.

Оба метода, преобразование Фурье и вейвлет-преобразование, имеют свои собственные преимущества и применения. Преобразование Фурье обеспечивает хороший спектральный анализ и используется в задачах, таких как эквалайзинг и анализ спектра.

Вейвлет-преобразование более гибкое и позволяет анализировать сигналы с разной временной и частотной структурой, что полезно в аудиоинженерии и обнаружении аномалий.

В зависимости от конкретной задачи и требований анализа аудиосигнала, один из этих методов может быть более предпочтителен.

Глава 3: Основы нейросетей и глубокого обучения

3.1. Обзор архитектур нейросетей, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети

Обзор архитектур нейронных сетей включает в себя разнообразные архитектуры, разработанные для решения различных задач машинного обучения.

Среди них особенно выделяются сверточные и рекуррентные нейронные сети.

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)

Основное применение: Обработка изображений и видео, распознавание объектов, классификация и сегментация изображений.

Основные элементы: Сверточные слои, пулинг слои и полносвязные слои.

Принцип работы: Сверточные нейронные сети (CNN) – это специализированный вид нейронных сетей, разработанный для обработки изображений и других данных с сетчатой структурой, таких как видео или звук.

Основной принцип работы CNN заключается в использовании сверточных слоев для извлечения признаков и пулинг слоев для уменьшения размерности данных.

Сверточные слои работают с помощью ядер свертки, которые скользят по входным данным и вычисляют взвешенную сумму значений в заданной области.