nn-morse,その後2022/12/29 11:15

ディープラーニングを使ったモールス信号の解読の続き。

前回の反省で,モールス符号:ハイフンを追加したら,再学習が必要だった。学習をCPUで実行すると5日かかるので,気軽には試せない。

GPU環境でリトライしてみた。 GPUのメモリ不足の問題は,バッチサイズを半分にするズルをした。学習率も微調整しておく。 計算時間は3.1倍も高速化されて,学習は1.6日で終わるようになった。

色々な条件で試したみたが, トーン周波数を広く設定すると実データでは散々な結果になったので, 出現頻度の高い範囲:800-1600Hzに絞ったら,耳コピーに近づいてきた。前回の結果より,良い感じ:スペースがキッチリ良く認識できている。

HSU-SAT1

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

KOSEN-1

  JR5YGJ KOSEN-1  S 1 3E 1E 93 AE   S2 1E 00 00 00  ・・・

本日の衛星: JO-97, RS-44, FO-118, FO-29, XW-2Cで交信。