ディープラーニング で音声データのノイズリダクション 〜 その② - kouohhashi's tech blog
音声のノイズリダクション、その２です。 今回はRNNoiseを試してみました。RNNoiseはJean-Marc ValinさんがMozillaにいた時に公開したオープンソースソストウェアで、ディープラーニングと昔ながらのDSP（デジタルシグナルプロセッシング）の手法を組み合わせているのが特徴です。 折角なので翻訳（意訳）してみることにします。 原文はこちら RNNoiseとは このデモはRNNoiseプロジェクトがどのようにディープラーニングを使って音声のノイズ除去を行っているのかを説明します。核となるアイデアは、従来からあるシグナルプロセッシングとディープラーニングを組み合わせることで、軽量かつ高速で、リアルタイムで使えるノイズ除去アルゴリズムを作ることです。GPUは必要ありません。Raspberry Piでも簡単に動作し、簡単でかつ従来のノイズ除去システムより良い結果を出します。 ノ
今更聞けないLSTMの基本 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングで畳込みニューラルネットに並ぶ重要な要素のであるLong Short-Term Memoryについて、その基本を解説します。 LSTMとは リカレントニューラルネットワーク LSTMの役割 LSTMの計算 Output Gate Input GateとForget Gate Forget Gate Input Gate LSTMの肝であるMemory Cell周辺 Forget Gate側の出来事 Input Gate側での出来事 Cellの手前での出来事 出力付近の話 LSTMの役割 セル付近の役割 Forget Gateが過去の情報をどれだけ保持するか決める 全体を通しての役割 最後に LSTMとは LSTMとはLong Short-Term Memoryの略です。 short-term memoryとは短期記憶のことであり、短期記憶を長期に渡って活用することを可能に
第12回 TensorFlowの高レベルAPIを使ってみよう|Tech Book Zone Manatee
第7回ではTensorFlowの基本的な概念を説明しました。今回はTensorFlowをより簡単に扱うことができるようになる高レベルAPIについて説明を行います。高レベルAPIを知ることで、TensorFlowがぐっと身近に感じられるようになるでしょう。 1.はじめに 今回ご紹介するサンプルコードはPython3系、TensorFlow v1.3にて動作確認をしています。すでにPython3系、TensorFlow v1.3のTensorFlowの環境が構築できている方はサンプルコードをgithubより取得してください。 $ git clone https://github.com/rindai87/tf-highlevel-sample.git $ cd tf-highlevel-sample なお、本記事のサンプルコードを閲覧のみする場合は以下よりご覧いただけます。 https://g
ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources ニューラルネットワークに関して最も衝撃的な事実の1つは任意の関数を表現できることです。 例えば誰かから複雑で波打った関数$f(x)$を与えられたとします： この結果はニューラルネットワークが一種の普遍性を持っている事を示しています。 計算し
Deep learning実装の基礎と実践
2014年8月26日の日本神経回路学会主催セミナー「Deep Learningが拓く世界」における発表スライドです。Deep Learningの主なフレームワークで共通する設計部分と、実験の仕方について説明しています。
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