MLを用いた音響分類とイベント検出のトレーニングコース

音響分類の基礎

• 音イベントの種類：環境音、機械音、人間由来の音
• ユースケースの概要：監視、モニタリング、自動化
• 音響分類と検出、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慮事項
• MFCC、クロマ特性、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、およびカスタムデータセット
• 音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の拡張（オグメンテーション）

音響分類モデルの構築

• 音声用の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の利用
• モデルの入力：生波形と特徴量の比較
• 損失関数、評価指標、オーバーフィッティングへの対応

イベント検出と時間的ローカライゼーション

• フレームベースおよび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用いた検出結果の後処理
• 音声タイムライン上での予測結果の視覚化

高度なトピックとリアルタイム処理

• データが限られた状況における転移学習
• TensorFlow LiteやONNXを用いたモデルのデプロイ
• ストリーミング音声処理とレイテンシに関する考慮事項

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：インジェストから分類まで
• 監視、品質管理、モニタリング向けの概念実証（PoC）の開発
• ロギング、アラート機能、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