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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