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.
Съдържание и теми, включени в курса
Основи на класификацията на аудио
- Типове звукови събития: околна среда, механични, генерирани от човека
- Преглед на случаи на употреба: наблюдение, мониторинг, автоматизация
- Класификация на аудио спрямо откриване спрямо сегментиране
Аудио данни и извличане на характеристики
- Типове аудио файлове и формати
- Честота на дискретизация, прозорци, съображения за размера на кадъра
- Извличане на MFCC, хроматични характеристики, мел-спектрограми
Подготовка на данни и анотиране
- UrbanSound8K, ESC-50 и персонализирани набори от данни
- Етикетиране на звукови събития и времеви граници
- Балансиране на наборите от данни и аугментиране на аудио
Изграждане на модели за класификация на аудио
- Използване на конволюционни невронни мрежи (CNN) за аудио
- Вход на модела: сурова сигнална форма спрямо характеристики
- Функции на загуба, метрики за оценка и прекомерно нагаждане (overfitting)
Откриване на събития и времева локализация
- Стратегии за откриване на база кадър и на база сегмент
- Пост-обработка на откриванията с прагове и изглаждане
- Визуализиране на прогнози върху аудио хронологии
Напреднали теми и обработка в реално време
- Трансферно обучение за сценарии с малко данни
- Внедряване на модели с TensorFlow Lite или ONNX
- Обработка на аудио поток и съображения за латентност
Разработка на проекти и сценарии за приложение
- Проектиране на пълен конвейер: от приемане на данни до класификация
- Разработване на прототип за наблюдение, контрол на качеството или мониторинг
- Логване, известяване и интеграция с табла за управление или API-та
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за машинно обучение и обучението на модели
- Опит в програмирането на Python и предварителната обработка на данни
- Запознатост с основите на цифровото аудио
Аудитория
- Специалисти по данни
- Инженери по машинно обучение
- Изследователи и разработчици в обработката на аудио сигнали
21 Часа