深度学习网络作为一种非常有用的图像分类技术已经获得了声誉，但它们对信号数据有什么价值呢?

无论你是处理音频还是传感器数据，深度学习网络，如卷积神经网络(cnn)，都可以完成数学模型所能做的一切，而不需要你成为信号处理专家。

如果应用得当，深度学习网络可以使信号处理任务更快、更高效、更准确。

阅读本白皮书，回顾一些深度学习基础知识，并查看深度学习可以为信号处理应用增值的三个例子:

  • 使用CNN对语音文件进行分类
  • 利用长短期记忆网络预测剩余使用寿命(RUL)
  • 用完全连接的神经网络去噪语音

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