Les réseaux de Deep Learning ont fait leurs preuves et constituent une technique très utile pour la classification des images. Mais quelle valeur peuvent-ils apporter au traitement du signal ?

Appliqués aux signaux audio ou aux données de capteurs, les réseaux de Deep Learning, tels que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), peuvent remplacer tout ce qu'un modèle mathématique peut faire, sans que vous soyez nécessairement un expert en traitement du signal.

Utilisés correctement, les réseaux de Deep Learning rendent les tâches de traitement du signal plus rapides, plus efficaces et plus précises.

Lire ce livre blanc pour découvrir les bases du Deep Learning et trois exemples pratiques dans lesquels le Deep Learning ajoute de la valeur aux applications de traitement du signal :

  • Classification de fichiers audio à l'aide d'un CNN
  • Prédiction de la RUL (Remaining Useful Life) à l’aide d’un réseau LSTM (Long Short-Term Memory)
  • Débruitage d’un signal de parole avec un réseau de neurones « fully connected »

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