Table of Contents
কিন্তু, অতি পরিচিত শব্দ ও স্থাপত্যবিদ্যার গুণগত মানকে প্রভাবিত করতে পারে, যা সঠিক নির্ণয় করতে পারে না ।
অত্যাধিক শব্দের সংকেতের মৌলিক ক্লাস
অতি উচ্চ আওয়াজের সংকেত প্রাপ্ত তথ্যকে ফটোর জন্য স্পষ্ট ছবি তৈরি করা হয়েছে। এই সংকেতের সাহায্যে তথ্য মুছে ফেলা যাবে এবং রূপান্তর প্রক্রিয়া থেকে উন্নত করার জন্য এই সংকেতের গতি বৃদ্ধি করতে হবে। টেকনেটিক রূপান্তরকগুলোকে সাধারণত সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হয়। কিন্তু, নতুন সংকেতের মান হল উচ্চারিত তথ্য ।
চিত্রের ক্লারিটি প্রমাণ করার জন্য টেকনিক
বেশ কিছু পদ্ধতি অতিমুখী শব্দ উচ্চারণের ছবিকে বৃদ্ধি করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছে:
- [[FLT] ফিল্টার:[FLTR][FLT] sput:] শব্দ ও হস্তনির্মিত ফিল্টার প্রয়োগ করে শব্দ এবং হস্তনির্মিত ফিল্টার প্রয়োগ করুন ।
- [[F] Splippication Reportive]:[[FLT] বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অম্লিক শব্দগুলোকে হ্রাস করার জন্য, যা শস্যকার বাটলার মতো দেখায় ।
- [[[F]]]]]] তারতম্যের ডানদিকে:[[FLT] গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের সাথে পার্থক্য নির্ধারণের জন্য ছবির বৈসাদৃশ্য নির্ধারণ করুন।
- [[F] ত্রুটি: partPROPL [FLT] [FLT] নির্দিষ্ট চিত্র স্বচ্ছতার জন্য ভিত্তি করে তাইল প্রসেসিং পরামিতির মান নির্ধারণ করুন ।
উন্নত সংকেতের প্রক্রিয়া
আরো জটিল কৌশলের মধ্যে রয়েছে তরঙ্গের তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং মেশিন শেখার অ্যালগরিদমকে রূপান্তরিত করে। তরঙ্গ-বৈচিত্র্য বিশ্লেষণকে রূপান্তরিত করে, শব্দ হ্রাস করার সময় রিগ্রেশনের পুনরায় রূপান্তরিত করতে সাহায্য করে। মেশিন শেখার মডেলগুলো চরম শব্দের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করতে পারে এবং এর সাথে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যকে উন্নত করতে পারে।