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 detecție vs segmentare
Date Audio și Extragerea Caracteristicilor
- Tipuri de fișiere audio și formate
- Rate de eșantionare, considerente privind fereastra și dimensiunea cadrelor
- Extragerea MFCC, caracteristici croma, 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 brută vs caracteristici
- Funcții de pierdere, metrici de evaluare și overfitting
Detecția Evenimentelor și Localizarea Temporală
- Strategii de detecție bazate pe cadre și segmente
- Post-procesarea detecțiilor folosind praguri și netezire
- Vizualizarea predicțiilor pe cronologii audio
Subiecte Avansate și Procesare în Timp Real
- Învățarea prin transfer pentru scenarii cu puține date
- Implementarea modelelor cu TensorFlow Lite sau ONNX
- Procesarea audio în flux și considerente de latență
Dezvoltarea Proiectelor și Scenarii de Aplicare
- Proiectarea unei întregi pipeline: de la ingestie la clasificare
- Dezvoltarea unei demonstrații de concept pentru supraveghere, controlul calității sau monitorizare
- Înregistrare, alertare și integrare cu tablouri de bord sau API-uri
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de învățare automată și antrenare a modelelor
- Experiență în programarea Python și prelucrarea 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