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コース概要

音声分類の基礎知識

  • 環境音・機械音・人間が発する音などのイベント種別
  • 監視システムやオートメーション、モニタリングなど実際の用途例
  • 音声分類・検出・セグメンテーションの違いについて

音声データと特徴抽出法

  • 各種音声ファイルフォーマットの特徴
  • サンプリングレートやウィンドウ処理、フレームサイズの影響要因
  • MFCC・クロマ特徴量・メルスペクトログラムなどの抽出手順

データ準備とアノテーション手法

  • UrbanSound8KやESC-50をはじめとする既存データセットの利用法
  • 音響イベントおよび時間範囲の正確なラベリング方法
  • バランス調整や音声データ拡張のテクニック

音声分類用モデルの構築手法

  • 音響データ向け畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の活用法
  • 未加工波形入力と特徴量を用いた処理の違いについて
  • 損失関数・評価指標・過学習防止策などの知見

イベント検出および時間的位置特定

  • フレーム単位やセグメント単位での検知戦略の比較
  • 閾値設定や平滑化処理を用いた後処理方法
  • 音響データ上における予測結果の視覚的表現法

高度な話題およびリアルタイム処理技術

  • 学習用データが限定的な環境下での転移学習の実装法
  • TensorFlow LiteやONNXを用いたモデル展開手順
  • ストリーミング音響データ処理における遅延対策

プロジェクト構築と各種応用シナリオ

  • 音声取得から分類結果出力までの完全な処理パイプラインの設計法
  • 監視・品質管理・モニタリング用途向け実証プロトタイプの構築法
  • ログ記録やアラート機能、各種ダッシュボードやAPIとの連携方法

総括および今後の学習課題紹介

要求

  • 機械学習の基本概念およびモデル訓練に関する知識
  • Pythonプログラミングおよびデータ前処理の実務経験
  • デジタル音響全般に関する基礎的知識

対象者層

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • 音響信号処理分野の研究者および開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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