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。
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