Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Grundlagen der Audio-Klassifizierung
- Klangereignis-Typen: Umwelt, mechanisch, menschlich erzeugt
- Überblick über Anwendungsfälle: Überwachung, Monitoring, Automatisierung
- Audio-Klassifizierung vs. Erkennung vs. Segmentierung
Audio-Daten und Merkmalsextraktion
- Arten von Audiodateien und Formaten
- Betrachtungen zur Abtastrate, Fensterung und Rahmengröße
- Extrahieren von MFCCs, Chroma-Merkmalen, Mel-Spektrogrammen
Datenvorbereitung und Annotation
- UrbanSound8K, ESC-50 und benutzerdefinierte Datensätze
- Kennzeichnen von Klangereignissen und zeitlichen Grenzen
- Ausgleichung der Datensätze und Anreicherung von Audio
Erstellung von Audio-Klassifizierungsmodellen
- Nutzung von Faltungsneuronalen Netzen (CNNs) für Audio
- Modell-Eingabe: Roh-Wellenform vs. Merkmale
- Verlustfunktionen, Bewertungsmaße und Overfitting
Ereigniserkennung und zeitliche Lokalisierung
- Frame-basierte und segmentbasierte Erkennungsstrategien
- Nachbearbeitung der Erkennungen mittels Schwellwerten und Glättung
- Visualisierung der Vorhersagen auf Audiodarstellungen
Fortgeschrittene Themen und Echtzeit-Verarbeitung
- Transfer Learning 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 Erfassen bis zur Klassifizierung
- 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 Modelltraining
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Daten-Vorverarbeitung
- Vertrautheit mit digitalen Audio-Fundamentalprinzipien
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Forscher und Entwickler in der Audi-Signalverarbeitung
21 Stunden