Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Základy klasifikace zvuku
- Druhy zvukových událostí: prostředí, mechanické, lidsky vyvolané
- Přehled užití: dozor, monitorování, automatizace
- Klasifikace zvuku vs detekce vs segmentace
Zvuková data a extrakce vlastností
- Druhy zvukových souborů a formátů
- Vzorkovací frekvence, okně, velikost rámce
- Extrahování MFCCs, chromových vlastností, mel-spectrogramů
Příprava dat a anotace
- UrbanSound8K, ESC-50 a vlastní sady dat
- Označení zvukových událostí a časových hranic
- Zaťazování dat a rozšiřování zvuku
Vytvoření modelů klasifikace zvuku
- Použití konvolučních neuronových sítí (CNNs) pro zvuk
- Model vstup: surová vlnová forma vs vlastnosti
- Funkce ztrát, metriky hodnocení a přetrenování
Detection of Events and Temporal Localization
- Strategie detekce založené na rámci a segmentu
- Po-detekční úpravy pomocí práhů a vyhlazování
- Vizualizace předpovědí v časových osách zvuku
Pokročilé téma a reálný čas zpracování
- Transfer learning pro nízkodatová scénáře
- Vyplňování modelů s TensorFlow Lite nebo ONNX
- Reálné časové zpracování zvuku a ohledy na zpoždění
Vývoj projektu a aplikace scénáře
- Návrh úplného průběhu: příjem a klasifikace
- Vývoj konceptu pro dozor, kontrolu kvality nebo monitorování
- Protokolování, výstražná systémy a integrace s panely nebo API
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Požadavky na znalosti konceptů strojového učení a trénování modelů
- Zkušenosti s programováním Python a předzpracováním dat
- Znalost základů digitálního zvuku
Cílová skupina
- Analysté dat
- Inženýři strojového učení
- Výzkumníci a vývojáři ve sférech zpracování zvukových signálů
21 hodiny