অডিও সংকেত স্থানীয়করণ হচ্ছে স্পেসে শব্দ উৎসের স্থান নির্ধারণের প্রক্রিয়া ।

অডিও স্থানীয় মণ্ডলীতে শিক্ষা গ্রহণ করা

ইপপেস্ট, মেশিন শেখার একটি ক্ষুদ্র অংশ, যা তথ্যকে মডেল করার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। অডিও স্থানীয় পর্যায়ে, গভীর শিক্ষা মডেলগুলো সরাসরি অডিও সংকেতের ব্যাখ্যা করতে পারে, সঠিক বানান এবং ডাকাতির মাধ্যমে শব্দ, শব্দ এবং বাস্তব-বৈচিত্র্যতার চেয়ে আরও ভাল উপায়ের মাধ্যমে।

যেভাবে গভীর শেখা যায়

ডিপ মডেলদের মধ্যে রয়েছে, যেমন পরস্পরের সাথে সম্পর্ক বিচ্ছিন্নতা (সিএনএন) এবং বর্তমান নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএনএস), বিভিন্ন ধরনের অডিও তথ্য প্রসেস করতে পারে সোর্স অবস্থান সম্পর্কে অনুমান করতে। তারা শিখতে পারে যে, প্রকৌশলীদের জন্য জটিল পরিবেশে ভাল পরিবেশ তৈরী করা কঠিন।

ডাটা সংগ্রহ এবং প্রশিক্ষণ

গভীর জ্ঞানের মাধ্যমে বিভিন্ন স্থান ও পরিবেশের অডিও রেকর্ডিং ব্যবহার করে গভীর তথ্য পেতে হবে ।

অ্যাপ্লিকেশন এবং ভবিষ্যতের গতিপথ

ডিজিটাল ভাষা শেখার পদ্ধতি প্রযুক্তিকে প্রযুক্তিবিদদের জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে, উন্নত কণ্ঠস্বর স্বীকৃতির জন্য এবং নিরাপত্তা বিষয়ে নজরদারির জন্য স্মার্ট বক্তাদের কাছে এবং নজরদারিতে ব্যবহার করা হচ্ছে।

অন্তর্ভুক্ত

অডিও সিগন্যালের গভীর শিক্ষাকে স্থানীয় পদ্ধতিগত পদ্ধতির উপর গুরুত্ব প্রদান করে।