Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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