nn-morse2022/11/26 18:46

ディープラーニングを使ったモールス信号の解読,次は学習を体感すべく,PD0WM局のLSTMによる実装nn-morseを試した。

機械学習は教師データが命だが,モールス信号だと実データを用意しなくても, プログラムで トーン周波数,送信速度,信号/ノイズ強度を変えたサンプルデータを合成すれば良い.見本になっている。

torchな環境を構築して,作者が提供するモデルを使って,実データ/録音したwavファイルを食わせた/再生したら,デコードできない 😟

コードを眺めると教師データのトーン周波数が 100-950Hz だったので,実データに合わせて 200-2800Hz として再学習したらLOSSが0.3あたり(2000 step)でサチった。このアタリはTensorBoardを使ってプロット更新をモニタリングできたので,簡単だった。

ちなみに,学習に要する時間は,WillemさんのGPU(Pascal世代)では半日と書いてあったが,自分のCPU(core i5)では5日かかった。 学習で数時間回したらCPU温度計が真っ赤になったので,長期・連続運転を見越して,Turbo Boostを無効化してCPU温度を下げておいた。計算にはメモリも必要みたいで,主記憶16GBのうち7.4GBを使用していた。

新モデルを以下の3衛星でベンチマークしたら,解読の正答率がsatnogs-clientより高くなって良かった。

HUS-SAT1 耳コピーだと後半部は難しいよね

・・・ 0JS1YHSHSUSAT104.19V0.10A8.46DEEEEETETTTE ・・・

KOSEN-1 符号:ハイフンを教えるのを忘れてた

・・・ R5YGJ KOSENV1 S13E1E 93 AE S21E 00 00 00 ・・・

KITSUNE データ部はデタラメですね

・・・ 3G6YNH KITSUNE D390A534 ・・・

本日の衛星: JO-97で交信,FALCONSAT 3をデコード!PSLV-C54で打ち上げられた衛星(Thybolt)は予約して寝ます。