コース概要

音声分類の基礎

  • サウンドイベントの種類:環境、機械、人間生成
  • 使用事例の概要:監視、モニタリング、自動化
  • 音声分類と検出とセグメンテーションの違い

音データと特徴量抽出

  • 音ファイルとフォーマットの種類
  • サンプリングレート、ウィンドウ化、フレームサイズの考慮事項
  • MFCC、クロマフィーチャー、メルスペクトログラムの抽出

データ準備とアノテーション

  • UrbanSound8K、ESC-50、カスタムデータセット
  • サウンドイベントと時間境界のラベリング
  • データセットのバランスと音声の拡張

音声分類モデルの構築

  • 音声用の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用
  • モデル入力:波形 vs 特徴量
  • 損失関数、評価指標、過学習

イベント検出と時間的局在化

  • フレームベースとセグメントベースの検出戦略
  • しきい値とスムージングを使用した検出の後処理
  • 音声タイムラインでの予測の可視化

高度なトピックとリアルタイム処理

  • 低データシナリオの転移学習
  • TensorFlow LiteまたはONNXを使用したモデルのデプロイ
  • ストリーミング音声処理と遅延の考慮事項

プロジェクト開発と応用シナリオ

  • 取り込みから分類までのフルパイプラインの設計
  • 監視、品質管理、モニタリングなどのPoC(概念実証)の開発
  • ログ記録、アラート、ダッシュボードやAPIとの統合

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習概念とモデル訓練の理解。
  • Pythonプログラミングとデータ前処理の経験。
  • デジタル音声基礎知識。

対象者

  • データサイエンティスト。
  • 機械学習エンジニア。
  • オーディオ信号処理の研究者と開発者。
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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