Audio-Klassifizierung und Ereigniserkennung mit ML Schulung

Grundlagen der Audio-Klassifizierung

• Typen von Schallereignissen: umgebungsbedingt, maschinell, menschengemacht
• Überblick über Anwendungsfälle: Überwachung, Monitoring, Automatisierung
• Audio-Klassifizierung vs. Erkennung vs. Segmentierung

Audio-Daten und Feature-Extraktion

• Typen von Audio-Dateien und Formaten
• Berücksichtigung von Abtastfrequenz, Fensterung und Rahmenlänge
• Extraktion von MFCCs, Chroma-Features und Mel-Spektrogrammen

Datenaufbereitung und Annotation

• Datensätze wie UrbanSound8K, ESC-50 und eigene Datensammlungen
• Bezeichnung von Schallereignissen und zeitlichen Grenzen
• Ausgleich von Datensätzen und Audiogenerierung (Data Augmentation)

Aufbau von Audio-Klassifizierungsmodellen

• Einsatz von konvolutionellen neuronalen Netzen (CNNs) für Audio
• Modell-Input: rohe Wellenform vs. extrahierte Features
• Verlustfunktionen, Bewertungskriterien und Überanpassung

Ereigniserkennung und zeitliche Lokalisierung

• Erkennungsstrategien auf Rahmen- und Segmentebene
• Nachbearbeitung von Erkennungsergebnissen mittels Schwellwerten und Glättung
• Visualisierung der Vorhersagen auf Audio-Zeitleisten

Fortgeschrittene Themen und Echtzeitverarbeitung

• Transfer Learning für Szenarien mit wenig Daten
• Bereitstellung von Modellen über TensorFlow Lite oder ONNX
• Streaming-Audioverarbeitung und Latenzbetrachtungen

Projektentwicklung und Anwendungsszenarien

• Gestaltung einer vollständigen Pipeline: von der Datenerfassung bis zur Klassifizierung
• Entwicklung eines Prototyps (Proof-of-Concept) für Überwachung, Qualitätskontrolle oder Monitoring
• Protokollierung, Alarmierung und Integration in Dashboards oder APIs

Zusammenfassung und nächste Schritte