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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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