Metodi di apprendimento automatico per l'elaborazione di segnali, immagini e discorsi

Titolo originale:

Machine Learning Methods for Signal, Image and Speech Processing

Contenuto del libro:

Il panorama dell'elaborazione dei segnali (SP) è stato arricchito dai recenti progressi dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), con nuovi strumenti per la stima, la classificazione, la previsione e la manipolazione dei segnali. Le rappresentazioni stratificate dei segnali, l'approssimazione di funzioni non lineari e la previsione di segnali non lineari sono ora fattibili su scala molto ampia sia per quanto riguarda la dimensionalità che la dimensione dei dati.

Ciò sta portando a significativi guadagni di prestazioni in una varietà di domini problematici di vecchia data, come l'analisi del parlato e delle immagini. Oltre a fornire la possibilità di costruire nuove classi di funzioni non lineari (ad esempio, fusione, filtraggio non lineare).

Questo libro aiuterà accademici, ricercatori, sviluppatori, laureati e studenti universitari a comprendere dati SP complessi in un'ampia gamma di aree applicative di attualità, come i dati multimediali raccolti dai social network, i dati di imaging medico, i dati dei test Covid, ecc. Questo libro si concentra sull'utilizzo dell'IA nei settori del parlato, delle immagini, delle comunicazioni e della realtà virtuale.