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課程簡介
音訊分類基礎
- 聲音事件類型:環境聲、機械聲、人為聲
- 應用場景概覽:監視、監測、自動化
- 音訊分類、偵測與分割的區別
音訊資料與特徵提取
- 音訊檔案類型與格式
- 取樣率、視窗處理、框架大小的考量
- 提取MFCC、音高特徵、Mel語圖
數據準備與標註
- UrbanSound8K、ESC-50及自訂資料集
- 聲音事件標籤與時間邊界標註
- 平衡數據集與音訊增強
建構音訊分類模型
- 使用卷積神經網路(CNN)處理音訊
- 模型輸入:原始波形與特徵的對比
- 損失函數、評估指標與過擬合問題
事件偵測與時間定位
- 基於幀和區段的偵測策略
- 使用閾值和平滑技術處理後偵測結果
- 在音訊時間軸上可視化預測結果
進階主題與即時處理
- 低數據場景下的遷移學習
- 使用TensorFlow Lite或ONNX部署模型
- 串流音訊處理與延遲考量
專案開發與應用場景
- 設計完整流程:從資料攝取到分類
- 為監視、品質控制或監測開發概念驗證原型
- 記錄日誌、警報設定,並與儀表板或API整合
總結與下一步
最低要求
- 理解機器學習概念與模型訓練
- 具備Python程式設計和資料預處理經驗
- 熟悉數位音訊基礎知識
目標受眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 音訊信號處理領域的研究人員與開發者
21 小時