คำถามติดแท็ก machine-learning

ฉันรอคอยที่จะลงทะเบียนในปริญญาโทในการประมวลผลสัญญาณและภาพหรือบางทีคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ (ฉันยังไม่ได้ตัดสินใจ) และคำถามนี้เกิดขึ้น ความกังวลของฉันคือเนื่องจากการเรียนรู้ลึกไม่ต้องการการแยกคุณลักษณะและแทบจะไม่มีการประมวลผลล่วงหน้าอินพุตมันฆ่าการประมวลผลภาพ (หรือการประมวลผลสัญญาณโดยทั่วไป) หรือไม่? ฉันไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง แต่ดูเหมือนว่าจะทำงานได้ดีมากในการจดจำและจัดประเภทงานถ่ายภาพโดยตรงแทนที่จะเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะเช่นเทคนิคอื่น ๆ มีกรณีใดบ้างที่วิธีการแยกคุณสมบัติแบบดั้งเดิม + การจำแนกประเภทจะดีกว่าใช้เทคนิคการประมวลผลภาพหรือสิ่งนี้กำลังจะตายเพราะการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง?

52 image-processing  signal-analysis  computer-vision  machine-learning  deep-learning 

ฉันพยายามที่จะแยกคุณสมบัติออกจากไฟล์เสียงและจำแนกเสียงว่าเป็นของประเภทใดหมวดหนึ่ง (เช่น: เปลือกสุนัขเครื่องยนต์ยานพาหนะ ฯลฯ ) ฉันต้องการความชัดเจนในสิ่งต่อไปนี้: 1) สิ่งนี้เป็นไปได้หรือไม่? มีโปรแกรมที่สามารถรู้จำเสียงพูดและแยกแยะความแตกต่างระหว่างชนิดเปลือกสุนัข แต่เป็นไปได้หรือไม่ที่จะมีโปรแกรมที่สามารถรับตัวอย่างเสียงและเพียงแค่พูดว่าเป็นเสียงแบบใด (สมมติว่ามีฐานข้อมูลที่มีตัวอย่างเสียงจำนวนมากที่จะอ้างอิง) ตัวอย่างเสียงอินพุตอาจมีเสียงดังเล็กน้อย (อินพุตไมโครโฟน) 2) ฉันคิดว่าขั้นตอนแรกคือการแยกคุณสมบัติเสียง นี้บทความแสดงให้เห็นการแยก MFCCs และการให้อาหารพวกเขาไปยังขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง MFCC เพียงพอหรือไม่ มีคุณสมบัติอื่น ๆ ที่ใช้โดยทั่วไปสำหรับการจำแนกเสียงหรือไม่ ขอขอบคุณสำหรับเวลาของคุณ.

15 audio  mfcc  machine-learning  classification  sound-recognition