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:

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