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Schulungsübersicht
Grundlagen der Audio-Klassifikation
- Typen von Klangereignissen: Umgebungsgeräusche, mechanische Klänge, menschengenerierte Töne
- Überblick über Anwendungsfälle: Überwachung, Monitoring, Automatisierung
- Unterschied zwischen Audio-Klassifikation, -Erkennung und -Segmentierung
Audio-Daten und Merkmalsextraktion
- Arten von Audiodateien und -formaten
- Abtastrate, Fensterung und Berücksichtigung der Frame-Grösse
- Extrahieren von MFCCs, Chroma-Merkmalen und Mel-Spektrogrammen
Datenvorbereitung und Annotation
- UrbanSound8K, ESC-50 und benutzerdefinierte Datensätze
- Markierung von Klangereignissen und zeitlichen Grenzen
- Ausgewogenheit der Datensätze und Audiokomplementierung (Augmentation)
Erstellung von Audio-Klassifikationsmodellen
- Einsatz von Faltungsnetzwerken (CNNs) für Audio
- Modelleingabe: Rohe Wellenform vs. Merkmale
- Verlustfunktionen, Bewertungsmetriken und Overfitting
Ereigniserkennung und zeitliche Lokalisierung
- Rahmenbasierte und segmentbasierte Erkennungsstrategien
- Nachbearbeitung der Erkennungen mittels Schwellwerten und Glättung
- Visualisierung der Vorhersagen auf Audiotimeline
Fortschrittliche Themen und Echtzeitverarbeitung
- Transferlernen für Szenarien mit geringen Datenmengen
- Bereitstellung von Modellen mit TensorFlow Lite oder ONNX
- Streaming-Audio-Verarbeitung und Latenzbetrachtungen
Projektentwicklung und Anwendungsszenarien
- Entwurf einer vollständigen Pipeline: Vom Ingest bis zur Klassifikation
- Entwicklung eines Proof-of-Concept für Überwachung, Qualitätskontrolle oder Monitoring
- Protokollierung, Alarmierung und Integration mit Dashboards oder APIs
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und dem Modelltraining
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenvorverarbeitung
- Grundkenntnisse in digitalen Audio-Fundamentals
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Forscher und Entwickler im Bereich der Audi Signalverarbeitung
21 Stunden