Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Ses Sınıflandırma Temelleri
- Ses olayı türleri: çevresel, mekanik, insan-oluşturulan
- Kullanım alanları özet: gözetleme, izleme, otomasyon
- Ses sınıflandırması vs. algılama vs. segmentasyon
Ses Verisi ve Özellik Çıkarımı
- Ses dosya türleri ve biçimleri
- Örnek frekansı, pencereleme, kare boyutu düşünceleri
- MFCC'ler,roma özellikleri,mel-spektrogramların çıkarılması
Veri Hazırlama ve Etiketleme
- UrbanSound8K, ESC-50 ve özel veri kümeleri
- Ses olaylarını ve zaman sınırlarını etiketleme
- Veri kümesini dengeme ve sesi artırma
Ses Sınıflandırma Modellerinin Kurulumu
- Sesi için convolüsyonel sinir ağları (CNN) kullanma
- Model girdisi: ham dalga biçimi vs. özellikler
- Kayıp fonksiyonları, değerlendirme metrikleri ve aşırı uyumlama
Olay Algılama ve Zaman Yerelleştirme
- Kare tabanlı ve segment tabanlı algılama stratejileri
- Thresholds ve yumuşatma kullanarak algılamaların sonrası işleme
- Ses zaman çizelgelerinde tahminleri görselleştirme
Gelişmiş Konular ve Gerçek Zamanlı İşleme
- Düşük veri senaryoları için aktarım öğrenimi
- TensorFlow Lite veya ONNX ile modellerin dağıtılması
- Streamlined ses işleme ve gecikme düşünceleri
Proje Geliştirme ve Uygulama Scenaroları
- Tam bir pipeline tasarımı: içe aktarma ile sınıflandırma
- Gözlem, kalite denetimi veya izleme için kavram kanıtı geliştirme
- Kayıt, uyarı ve panel veya API'ler ile entegrasyon
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramlarını ve model eğitimini anlamak
- Python programlama ile ve veri ön işleme deneyimi
- Dijital ses temelleriyle tanıım
Kitle
- Veri bilimciler
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Ses sinyali işleme alanında araştırmacılar ve geliştiriciler
21 Saat