Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Bazele Clasificării Audio
- Tipuri de evenimente sonore: de mediu, mecanice, generate de oameni
- Prezentare generală a cazurilor de utilizare: supraveghere, monitorizare, automatizare
- Clasificare audio vs detectare vs segmentare
Date Audio și Extragerea Caracteristicilor
- Tipuri de fișiere audio și formate
- Rate de eșantionare, ferestre, considerații privind dimensiunea cadrelor
- Extragerea MFCC, caracteristici cromatice, mel-spectrograme
Pregătirea și Adnotarea Datelor
- Seturi de date UrbanSound8K, ESC-50 și personalizate
- Etichetarea evenimentelor sonore și a limitelor temporale
- Echilibrarea seturilor de date și augmentarea audio
Construirea Modelelor de Clasificare Audio
- Utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru audio
- Intrare model: undă sonoră brută vs caracteristici
- Funcții de pierdere, metrici de evaluare și supraadaptare
Detecția Evenimentelor și Localizarea Temporală
- Strategii de detectare bazate pe cadre și segmente
- Post-procesarea detecțiilor folosind praguri și netezire
- Vizualizarea predicțiilor pe cronologii audio
Subiecte Avansate și Procesare în Timp Real
- Transferul de învățare pentru scenarii cu date limitate
- Implementarea modelelor cu TensorFlow Lite sau ONNX
- Procesarea audio în flux și considerații privind latența
Dezvoltarea de Proiecte și Scenarii de Aplicare
- Proiectarea unei conducte complete: de la ingestie la clasificare
- Dezvoltarea unui prototip pentru supraveghere, controlul calității sau monitorizare
- Înregistrarea, alerte și integrare cu panouri de control sau API-uri
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de învățare automată și antrenare de modele
- Experiență în programarea Python și preprocesarea datelor
- Familiaritate cu elementele de bază ale audio-ului digital
Publicul Țintă
- Oameni de știință de date
- Ingineri de învățare automată
- Cercetători și dezvoltatori în procesarea semnalelor audio
21 Ore