Schulungsübersicht

Grundlagen der Audio-Klassifizierung

  • Art von Klangereignissen: Umgebungs-, mechanische, menschengenerierte
  • Übersicht über Anwendungsfälle: Überwachung, Monitoring, Automatisierung
  • AUDIO-KLASSIFIZIERUNG GEGENÜBER DETECTION UND SEGMENTATION

Audio-Daten und Merkmalsextraktion

  • Arten von Audio-Dateien und Formate
  • Abtastrate, Fensterung, Überlegungen zur Rahmengröße
  • Ausschöpfen von MFCCs, Chroma-Merkmalen, Mel-Spektrogrammen

Datenvorbereitung und Annotation

  • UrbanSound8K, ESC-50 und benutzerdefinierte Datensätze
  • Kennzeichnung von Klangereignissen und zeitlichen Grenzen
  • Balancieren der Datensätze und Erweiterung des Audios

Erstellen von Audio-Klassifikationsmodellen

  • Nutzung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) für Audio
  • Modell-Eingabe: Rohwelle gegen Merkmale
  • Verlustfunktionen, Bewertungsmaße und Überanpassung

Ereigniserkennung und Temporale Lokalisierung

  • Rahmenbasierte und Segment-basierte Erkennungsstrategien
  • Post-Processing von Ermittlungen mit Schwellenwerten und Glättung
  • Vorisualisierung der Vorhersagen auf Audio-Zeitleisten

Erweiterte Themen und Echtzeitverarbeitung

  • Weiteres Lernen für niedrige Daten-Szenarien
  • Bereitstellung von Modellen mit TensorFlow Lite oder ONNX
  • Streaming-Audio-Verarbeitung und Latenzüberlegungen

Projektentwicklung und Anwendungsszenarien

  • Entwurf eines kompletten Pipelines: von der Aufnahme bis zur Klassifizierung
  • Erstellen eines Beweisbegriffs für Überwachung, Qualitätskontrolle oder Monitoring
  • Logging, Alarmierung und Integration mit Dashboards oder APIs

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und Modellausbildung
  • Erfahrung mit Python Programmierung und Datenvorbereitung
  • Vertrautheit mit den Grundlagen der digitalen Audio-Technik

Zielpublikum

  • Datenwissenschaftler
  • Machine-Learning-Ingenieure
  • Forscher und Entwickler in der Audiosignalverarbeitung
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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