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期間 21 時間
コース概要
音声分類の基礎
- サウンドイベントの種類: 環境音、機械音、人間発生音
- ユースケースの概要: 監視、モニタリング、自動化
- 音声分類と検出、セグメンテーションの違い
音声データと特徴抽出
- 音声ファイルの種類とフォーマット
- サンプリングレート、ウィンドウ処理、フレームサイズに関する考案点
- MFCC、クロマ特徴、メロ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的境界のラベリング
- データセットのバランス調整と音声拡張
音声分類モデルの構築
- 音声向けの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の利用
- モデル入力: 生波形と特徴量
- 損失関数、評価指標、オーバーフィッティング
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
- しきい値と平滑化を用いた検出結果の後処理
- 音声タイムライン上の予測結果の可視化
高度なトピックとリアルタイム処理
- 低データシナリオ向けの転移学習
- TensorFlow LiteまたはONNXでのモデルデプロイ
- ストリーミング音声処理とレイテンシーの考慮事項
プロジェクト開発とアプリケーションシナリオ
- 完全なパイプラインの設計: 取り込みから分類まで
- 監視、品質管理、モニタリングのための概念実証（PoC）の開発
- ログ記録、アラート、ダッシュボードまたはAPIとの統合
まとめと次のステップ
要求
- 機械学習の概念とモデル学習に関する理解
- Pythonプログラミングとデータ前処理の経験
- デジタル音響の基礎知識
対象読者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- 音声信号処理の研究開発者・開発者
