AI-Powered Audio Enhancement and Noise Reduction Training Course

Audio Classification and Event Detection with ML ist ein technisches Kursangebot, das sich auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen zur Klassifizierung von Audiodaten und der Ermittlung von akustischen Ereignissen in realen Umgebungen konzentriert.

Dieses durch einen Trainer geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Daten-Professionals, die maschinelles Lernen zur Analyse und Klassifizierung von Audiodaten für Anwendungen im Bereich öffentliche Sicherheit, Fertigung, smarte Städte und Multimediabearbeitung einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• zu verstehen, wie akustische Ereignisse mit Maschinellem Lernen modelliert und kategorisiert werden.
• Audiodaten mithilfe von Features wie MFCCs und Spektrogrammen vorzubereiten.
• Modelle zur Audiosklassifizierung und -erkennung zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren.
• ML-Modelle für die Echtzeit- oder Batchverarbeitung von Audio in Unternehmensumgebungen oder eingebetteten Systemen einzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Eine praktische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Möglichkeiten der Kursanpassung

• Um eine an Ihren Bedürfnissen angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Audio AI bezieht sich auf künstliche Intelligenz-Technologien, die Audiosignale einschließlich menschlicher Sprache, Umgebungsgeräusche und Musik interpretieren, analysieren, erzeugen oder interagieren.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die verstehen möchten, wie KI in der Audio-Domäne für Geschäfts-, Kommunikations-, Automatisierungs- und Innovationszwecke eingesetzt wird.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, was Audio AI ist und wie es in realen Szenarien angewendet wird.
• Verschiedene Kategorien von Audio-KI-Tools zu identifizieren (z.B. Transkription, Klassifikation, Erzeugung).
• Geschäftsbeispiele in Kundendienstleistungen, Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften und Medien zu erkunden.
• AI-Tools und -Dienste für Unternehmensanwendungen auszuwählen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer lebendigen Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um ein Arrangement vorzunehmen.

Voice-Assistenten-Plattformen wie Amazon Alexa, Google Dialogflow und Rasa bieten leistungsstarke Frameworks zur Entwicklung intelligenter, sprachgesteuerter Anwendungen für öffentliche und interne Anwendungsfälle.

Diese von einem Lehrer begleitete Live-Ausbildung (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Design-Teams, die sprachbasierte Dialoginterfaces erstellen, trainieren und bereitstellen möchten, um Workflows zu automatisieren und Nutzer natürlichen Weges über Sprache zu unterstützen.

Am Ende der Ausbildung werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Konversationsabläufe und Interaktionsmodelle für sprachgesteuerte Benutzeroberflächen entwerfen.
• Voice-Assistenten mit Werkzeugen wie Dialogflow, Alexa und Open-Source-Frameworks wie Rasa entwickeln.
• Assistenten mit Back-End-APIs, Datenbanken und Drittanbieterdienstleistungen integrieren.
• Assistenten auf smarte Geräte oder webbasierte Sprachanwendungen bereitstellen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendung.
• Händisches Implementieren in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten der Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung für diese Veranstaltung zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Einzelheiten zu klären.

Die Spracherkennung und Transkription mit KI beinhaltet das Konvertieren von gesprochenem Text in schriftlichen Text durch maschinelles Lernen-Modelle und Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

Diese instructor-led, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die KI-gestützte Sprach-zu-Text-Lösungen für praktische Anwendung implementieren, evaluieren und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, wie moderne Spracherkennungsmodelle trainiert und eingesetzt werden.
• Offene Quellen- und kommerzielle APIs für Sprach-zu-Text-Transkription zu evaluieren.
• Herausforderungen bei der multilingualen und branchenspezifischen Transkription zu bewältigen.
• Einfache Transkriptionsworkflows für verschiedene Audiodateien zu erstellen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte um Termin zu vereinbaren.

Die Klonung von Stimmen und die Generierung von Sprache mit KI ermöglicht es Benutzern, menschliche Stimmen zu replizieren oder synthetische Sprache unter Verwendung von Deep-Learning-Modellen und Sprachsynthesetechniken zu erzeugen.

Dieser instruktor-gesteuerte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Stimmenklonung und TTS-Systeme in realen Projekten erstellen, bewerten und anwenden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer Folgendes können:

• Die Kernkonzepte hinter der neuronalen Sprachsynthese und Stimmenklonung zu verstehen.
• Kommerzielle und quelloffene TTS-Plattformen zu bewerten.
• Unter Beachtung ethischer und rechtlicher Vorgaben von Stimmproben durch Klonung zu erstellen.
• Synthetische Stimmen in Anwendungen, IVRs oder Medienpipelines zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Bei Anfrage eines angepassten Trainings für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.