Нейросети. Обработка аудиоданных. Джейд Картер

Эта разница называется "остатком" или "ошибкой" и может быть положительной или отрицательной.

      3. Абсолютное значение ошибки для каждого примера вычисляется, то есть разница превращается в положительное число.

      4. Среднее абсолютное отклонение вычисляется как среднее значение всех абсолютных ошибок.

      Формула MAE для одного примера i выглядит следующим образом:

      MAE(i) = |Предсказанное значение(i) – Фактическое значение(i)|

      Для всего набора данных с N примерами формула MAE выглядит так:

      MAE = (1/N) * Σ |Предсказанное значение(i) – Фактическое значение(i)| от i=1 до N

      Главная особенность MAE заключается в том, что она измеряет среднюю величину ошибки в абсолютных единицах, что делает её более интерпретируемой для конкретной задачи регрессии. Когда MAE меньше, это указывает на то, что модель делает более точные предсказания и ошибки в предсказаниях меньше. MAE также менее чувствителен к выбросам, чем среднеквадратичная ошибка (MSE), поскольку не возводит ошибки в квадрат, что позволяет ему лучше учитывать аномальные значения.

      Выбор функции потерь напрямую зависит от природы задачи и типа данных, с которыми вы работаете. Важно подобрать функцию потерь, которая наилучшим образом отражает цель вашей модели и позволяет ей научиться достаточно хорошо решать поставленную задачу.

      3.3. Применение глубокого обучения к аудиоданным

      Применение глубокого обучения к аудиоданным – это область исследований и практического применения, связанная с использованием нейронных сетей и других методов машинного обучения для анализа, обработки и понимания аудиоинформации. Эта область имеет множество приложений и может охватывать различные задачи, связанные с аудиоданными, такие как распознавание речи, музыкальный анализ, обнаружение аномалий, сжатие аудио, перевод речи и многое другое.

      Рассмотрим некоторые из основных задач и применений глубокого обучения в аудиоданных:

      1. Распознавание речи (ASR – Automatic Speech Recognition): Глубокое обучение преображает способность машин понимать и интерпретировать человеческую речь. Это процесс, в рамках которого аудиосигналы, содержащие человеческую речь, анализируются и преобразуются в текстовую форму. Системы распознавания речи, построенные на глубоком обучении, позволяют сделать речь доступной для машин и могут быть применены в широком спектре приложений. Одним из самых известных примеров являются голосовые помощники, такие как Siri, Google Assistant и Amazon Alexa, которые используются для выполнения команд и ответа на вопросы пользователей.

      2. Транскрипция аудиозаписей: Глубокое обучение также активно применяется в области транскрипции аудиозаписей. Это может быть полезно для перевода речи из аудиофайлов, например, при транскрибировании интервью, лекций, записей судебных процессов и других аудиоматериалов. Это значительно упрощает поиск и анализ информации, хранящейся в аудиоформате.

      3. Системы диктовки: В медицинской, юридической и других отраслях существует потребность в системах диктовки, которые могут преобразовывать