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課程簡介
音頻分類基礎
- 聲音事件類型:環境、機械、人為
- 應用場景概述:監控、監測、自動化
- 音頻分類 vs 檢測 vs 分割
音頻數據與特徵提取
- 音頻文件類型與格式
- 採樣率、窗口化、幀大小考慮
- 提取MFCCs、色度特徵、梅爾頻譜圖
數據準備與註釋
- UrbanSound8K、ESC-50及自定義數據集
- 標記聲音事件與時間邊界
- 平衡數據集與音頻增強
構建音頻分類模型
- 使用卷積神經網絡(CNNs)處理音頻
- 模型輸入:原始波形 vs 特徵
- 損失函數、評估指標與過擬合
事件檢測與時間定位
- 基於幀與基於片段的檢測策略
- 使用閾值與平滑處理後期檢測
- 在音頻時間線上可視化預測結果
高級主題與實時處理
- 低數據場景下的遷移學習
- 使用TensorFlow Lite或ONNX部署模型
- 流媒體音頻處理與延遲考慮
項目開發與應用場景
- 設計完整流程:從數據攝取到分類
- 開發監控、質量控制或監測的概念驗證
- 日誌記錄、警報與儀表板或API的集成
總結與下一步
最低要求
- 了解機器學習概念和模型訓練
- 具備Python編程和數據預處理經驗
- 熟悉數位音頻基礎知識
目標受眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 音頻信號處理領域的研究人員和開發者
21 時間: