Machine Learning,Sound,Audio and Speech Processing,Signal Processing,یادگیری ماشین , پردازش صدا , صدا و گفتار , پردازش سیگنال ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: under the review process of EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: تحت روند بررسی مجله EuRasip در مورد صوتی ، گفتار و پردازش موسیقی
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Machine learning and neural networks have advanced numerous research domains, but challenges such as large training data requirements and inconsistent model performance hinder their application in certain scientific problems. To overcome these challenges, researchers have investigated integrating physics principles into machine learning models, mainly through: (i) physics-guided loss functions, generally termed as physics-informed neural networks, and (ii) physics-guided architectural design. While both approaches have demonstrated success across multiple scientific disciplines, they have limitations including being trapped to a local minimum, poor interpretability, and restricted generalizability. This paper proposes a new physics-informed neural network (PINN) architecture that combines the strengths of both approaches by embedding the fundamental solution of the wave equation into the network architecture, enabling the learned model to strictly satisfy the wave equation. The proposed point neuron learning method can model an arbitrary sound field based on microphone observations without any dataset. Compared to other PINN methods, our approach directly processes complex numbers and offers better interpretability and generalizability. We evaluate the versatility of the proposed architecture by a sound field reconstruction problem in a reverberant environment. Results indicate that the point neuron method outperforms two competing methods and can efficiently handle noisy environments with sparse microphone observations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری ماشین و شبکه های عصبی حوزه های تحقیقاتی بی شماری را پیشرفت کرده اند ، اما چالش هایی مانند الزامات داده های آموزشی بزرگ و عملکرد مدل متناقض مانع کاربرد آنها در برخی از مشکلات علمی می شود.برای غلبه بر این چالش ها ، محققان اصول ادغام فیزیک را در مدل های یادگیری ماشین بررسی کرده اند ، عمدتاً از طریق: (i) توابع از دست دادن فیزیک هدایت شده ، که عموماً به عنوان شبکه های عصبی آگاه از فیزیک و (ب) طراحی معماری با هدایت فیزیک نامیده می شوند.در حالی که هر دو رویکرد موفقیت را در چندین رشته علمی نشان داده اند ، اما محدودیت هایی از جمله به دام انداختن در یک تفسیر حداقل ، تفسیر ضعیف و تعمیم پذیری محدود دارند.در این مقاله یک معماری جدید شبکه عصبی آگاه از فیزیک (PINN) ارائه شده است که با تعبیه راه حل اساسی معادله موج به معماری شبکه ، نقاط قوت هر دو رویکرد را ترکیب می کند و این مدل آموخته شده را قادر می سازد تا معادله موج را به شدت برآورده کند.روش یادگیری نورون نقطه پیشنهادی می تواند یک زمینه صوتی دلخواه را بر اساس مشاهدات میکروفون و بدون هیچ گونه مجموعه داده مدل کند.در مقایسه با سایر روشهای PINN ، رویکرد ما مستقیماً اعداد پیچیده را پردازش می کند و تفسیر و تعمیم پذیری بهتری را ارائه می دهد.ما تطبیق پذیری معماری پیشنهادی را با یک مشکل بازسازی زمینه صوتی در یک محیط Reverberant ارزیابی می کنیم.نتایج نشان می دهد که روش نورون نقطه از دو روش رقیب بهتر عمل می کند و می تواند محیط های پر سر و صدا را با مشاهدات میکروفون پراکنده کنترل کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
