ディープラーニングネットワークは，画像认识の非常に便利な手法として定评がありますが，信号データについてはどうでしょうか？
オーディオデータやセンサーデータのような时系列データであっても，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やRNNなどのディープラーニングネットワークを使用することにより，数学モデルで可能なことすべてを実行できます。信号处理の専门家になる必要はありません。
ディープラーニングネットワークを正しく適用することで,信号処理のタスクをより速く,より効果的に,そしてより高精度に行うことができます。
このホワイトペーパーをダウンロードして，ディープラーニングの基础を复习し，ディープラーニングが信号处理アプリケーションにもたらす付加価値について，3つの例をご覧ください。
- CNNを使用した音声オーディオファイルの分类
- 長短期記憶(LSTM)ネットワークを使用した残存耐用時間(原则)の時系列予測
- 全結合ニューラルネットワークによる音声のノイズ除去
