Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Fundațiile clasificării audive
- Tipuri de evenimente sonore: envirnamentale, mecanice, generate de oameni
- Pregătire generală a cazurilor de utilizare: supraveghere, monitorizare, automatizare
- Clasificarea audio în comparație cu detectarea și segmentarea
Date audio și extragerea caracteristicilor
- Tipuri de fișiere audio și formate
- Cu ratea de preluare, fenestruirea și considerente privind dimensiunea ferestrei
- Extragerea MFCC-uri, caracteristicile cromatice și mel-spectrogramelor
Pregătirea datelor și anotații
- Seturi de date UrbanSound8K, ESC-50 și personalizate
- Etichetarea evenimentelor sonore și granițelor temporale
- Equilibrarea seturilor de date și augmentarea audio
Construirea modelului de clasificare a audivelor
- Folosirea rețelelor neuronale convolutionale (CNN) pentru audio
- Intrarea în model: undă rapidă brută vs. caracteristici
- Funcțiile de pierdere, metricile de evaluare și suprapusul
Detectarea evenimentelor și localizarea temporala
- Strategii de detectie bazate pe cadre si segmente
- Post-procesarea detecțiilor folosind praguri și suavizare
- Vizualizarea predicțiilor pe cronologia audio
Subiecte avansate și procesarea în timp real
- Aprenderea transferului pentru scenarii cu cantități mici de date
- Implementarea modelelor cu TensorFlow Lite sau ONNX
- Procesarea audio în flux continuu și considerente privind întârzierile
Dezvoltarea proiectului și scenarii de aplicare
- Dizolvarea unui pipeline complet: de la preluare la clasificare
- Dezvoltarea unui concept de bază pentru supraveghere, control de calitate sau monitorizare
- Jurnalizarea, alertarea și integrarea cu panouri de instrumente sau API-uri
Rezumat și următoarele pași
Cerințe
- Omul trebuie să înțeleagă conceptele de învățare automată și antrenarea modelului
- Experiența cu programarea Python și preprocesarea datelor
- Cunoștințe despre fundamentalele audio digitale
Auditoriu
- Scientifici ai datelor
- Ingineri de învățare automată
- Cercetători și dezvoltatori în procesarea semnalului audio
21 ore