Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy klasyfikacji dźwięku
- Typy zdarzeń dźwiękowych: środowiskowe, mechaniczne, generowane przez ludzi
- Przegląd przypadków użycia: monitoring, nadzór, automatyzacja
- Klasyfikacja dźwięku a wykrywanie a segmentacja
Dane dźwiękowe i ekstrakcja cech
- Typy plików i formaty dźwiękowe
- Częstotliwość próbkowania, okna, rozmiar ramki – uwagi
- Ekstrakcja MFCC, cech chroma, mel-spektrogramów
Przygotowanie i adnotacja danych
- Zbiory danych UrbanSound8K, ESC-50 i niestandardowe
- Etykietowanie zdarzeń dźwiękowych i granic czasowych
- Równoważenie zbiorów danych i augmentacja dźwięku
Budowanie modeli klasyfikacji dźwięku
- Użycie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do dźwięku
- Dane wejściowe modelu: surowy przebieg vs cechy
- Funkcje straty, metryki oceny i problem przeuczenia
Wykrywanie zdarzeń i lokalizacja czasowa
- Strategie wykrywania oparte na ramkach i segmentach
- Post-processing wykryć przy użyciu progów i wygładzania
- Wizualizacja predykcji na osi czasu dźwięku
Zaawansowane tematy i przetwarzanie w czasie rzeczywistym
- Transfer learning w scenariuszach z małą ilością danych
- Wdrażanie modeli z użyciem TensorFlow Lite lub ONNX
- Przetwarzanie strumieniowe dźwięku i uwagi dotyczące opóźnienia
Rozwój projektu i scenariusze aplikacji
- Projektowanie pełnego potoku: od pozyskania do klasyfikacji
- Tworzenie proof-of-concept do monitoringu, kontroli jakości lub nadzoru
- Logowanie, powiadamianie i integracja z dashboardami lub API
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i trenowania modeli
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie i przetwarzaniu danych
- Znajomość podstaw cyfrowego dźwięku
Grupa docelowa
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze i programiści zajmujący się przetwarzaniem sygnałów dźwiękowych
21 godzin