機械学習 ディープラーニングを使った
自動判定、ノイズ除去

Sample1.モデム通信規格の自動判定

モデム通信波形をスペクトラム画像に変換し、その画像をDeep Learningを使って画像認識させることで、モデムの通信規格を自動判定しています。

約12,000通りのモデム通信波形をディープラーニングで学習します。
<通信規格>
Data V.34 , V.32bis , V.22bis , V.23 , V.21 , V.26bis , V.26ter
FAX V.34 , V.17 , V.29 , V.27ter

モデムアナライザ # Deep Learning # 
<デモ版>のご案内

本デモサイトでは、モデム通信波形をスペクトラム画像に変換し、その画像をDeepLearningを使って画像認識させることで、モデムの通信規格を自動判定しています。更にその結果を用いて、FAXモデム、Dataモデム等のモデムアナライザを自動起動し、通信のプロトコル表示、アイパターン表示等の詳細解析を表示します。

モデムアナライザ # Deep Learning # <デモ版>
URL:https://www.egretcom-ai.com/
公開時間:月~金曜日 9:00~20:30

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Sample2.ディープラーニングを使った音声のノイズ除去
(ET&IoT Technology2019、 日本キャステム様ブース参考出展)

■ディープラーニングを使用して音声に望ましくない成分を最小化することで実現
■様々な環境ノイズを学習し、環境に適したディープニューラルネット―ワークを構築

<学習済み環境ノイズ>
- コンプレッサー - ハンマー作業 - ヘリコプター - F1レース - 飛行機 - 電車 - 解体現場 - 建築現場

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ET&IoT Technology2019

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