Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Основни на аудио класификация
- Типове звукови събития: екологични, механични, генерирани от хора
- Обзор на случаи за употреба: наблюдение, мониторинг, автоматизация
- Аудио класификация срещу детекция срещу сегментация
Аудио данни и извличане на характеристики
- Типове аудио файлове и формати
- Честота на извличане, прозорчеви процеси, размер на рамките
- Извличане на MFCCs, хрома характеристики, mel-спектрограми
Подготовка и аннотиране на данни
- UrbanSound8K, ESC-50 и персонализирани набори данни
- Етикетиране на звукови събития и временни граници
- Балансиране на набори данни и увеличаване на аудио
Създаване на модели за аудио класификация
- Използване на конволюционни нейронни мрежи (CNNs) за аудио
- Вход на модела: сурова вълнова форма срещу характеристики
- Функции за загуба, метрики за оценка и преобръщане
Детекция на събития и временна локализация
- Стратегии за детекция базирана на рамки и сегменти
- Постобработка на детекции с прагове и изглаждане
- Визуализация на предвижданя по аудио временни линии
Разширени теми и обработка в реално време
- Трансфер обучение за сценарии с малко данни
- Разгръщане на модели с TensorFlow Lite или ONNX
- Потокова обработка на аудио и разглеждане на забавянето
Развитие на проекти и сценарии за приложение
- Проектиране на пълна пиплайн: от внасяне до класификация
- Развиване на доказателствен концепт за наблюдение, контрол на качеството или мониторинг
- Дневник, уведомяване и интеграция с дашборди или API
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепции за машинно обучение и обучение на модели
- Опит с програмиране с Python и предварителна обработка на данни
- Знание на основните принципи на цифровата аудио обработка
Целева група
- Специалисти по данни
- Инженери за машинно обучение
- Изследователи и разработчици в областта на обработката на аудио сигнали
21 Часа