AI-Powered Audio Enhancement and Noise Reduction Κομμάτι εκπαίδευσης

Η Κλάση Ήχου και Εντοπισμός Γεγονότων με ML είναι ένα τεχνικό μάθημα που εστιάζει στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης για να κατηγοριοποιούν ήχους και εντοπίζουν σειρά αυτών σε πραγματικές περιβάλλοντα.

Αυτό το μάθημα, υπό την καθοδήγηση ενός διδάσκοντα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μέσου και υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για την ανάλυση και κατηγοριοποίηση ήχων, με σκοπό τη χρήση τους σε δημόσια ασφάλεια, βιομηχανία, έξυπνες πόλεις και ανάλυση multimedia.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν πώς αναμοντάζονται και κατηγοριοποιούνται οι συμβάντριες ήχων χρησιμοποιώντας ML.
• Προεξεργάζουν δεδομένα ήχου με τεχνικές εξόδου χαρακτηριστικών, όπως οι MFCC και τα spectrograms.
• Κατασκευάζουν, εκπαιδεύουν και αξιολογούν μοντέλα για κλάση ήχων και εντοπισμό συμβάντριων.
• Εφαρμόζουν ML μοντέλα για πραγματικό χρόνο ή batch-based εξεργασία ήχου σε επιχειρηματικά ή embedded περιβάλλοντα.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση μέσω παράστασης και συζήτησης.
• Πολλά εξασκήματα και διασκευαστικά άσκημα.
• Εφαρμογή χειρόν από τον μαθητή σε εργαστήριο περιβάλλον.

Ευέξη προς τον προσαρμογή του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανωθεί.

Audio AI αναφέρεται σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που ερμηνεύουν, αναλύουν, παράγουν ή επικοινωνούν με ηχητικά σήματα, συμπεριλαμβανομένης της ανθρώπινης φωνής, των περιβαλλοντικών ήχων και του μουσικού.

Αυτός ο εξειδικευμένος διδάσκων (σε πραγματικό χώρο ή μέσω διαδίκτου) σχεδιάζεται για εξελίσσοντας επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν πώς τα AI χρησιμοποιούνται στον τομέα των ήχων για επιχειρηματικούς, επικοινωνιακούς, αυτοματοποιημένους και πολυστιγμιότυπους σκοπούς.

Τελικά, οι μεταλήψεις αυτής της εξέτασης θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τι είναι το Audio AI και πώς χρησιμοποιείται σε πραγματικές περιστάσεις.
• Υποδιαγράψουν διάφορους τύπους εργαλείων AI ήχου (όπως αποδόσεις, κατηγοροποίηση, γέννηση).
• Διερευνήσουν περιπτώσεις εγχώριου χρήσης σε κατά τμήμα πείρωση, ασφάλεια, συμμόρφωση και μέσα.
• Εκτιμούν εργαλεία AI και υπηρεσίες που είναι αρμόζουσες για επιχειρηματικές εφαρμογές ήχου.

Σχήμα του Κούρσου

• Διαλεκτικός μάθητικος και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξεις.
• Εγκαθίδρυση εφαρμογών σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Διεξαγωγής του Κούρσου με ακριβό προγράμματο

• Για να αίτησετε για τυποποίηση εξέτασης για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ σχετικά μαζί μας.

Πλατφόρμες εχεινοσύνης όπως το Amazon Alexa, Google Dialogflow και Rasa προσφέρουν δυνατά πλαίσια για την ανάπτυξη νοημοσύνης με βάση ήχο για εφαρμογές και χρήσεις δημόσιου και εσωτερικού χαρακτήρα.

Αυτό το εξειδικευμένο πρόγραμμα μάθησης (online ή γιατρική υποψήφιο) στοχεύει σε αναπτυξιακούς και τους ομάδες επίλυσης που αναπτύσσουν εργαλεία για να δημιουργήσουν, εκπαιδεύσουν και εφαρμόσουν ομιλητικές επεξεργασίες που αυτοματοποιούν διαδικασίες εργασίας και υποστηρίζουν τους χρήστες μέσω ομιλίας.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάρκεια, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Επιστρωφή των διαλογών και των προτύπων επικοινωνίας για φόρμες χρήσης με βάση ήχο.
• Ανάπτυξη αλληλεπίδρασης εργαλείων χρήσης περιβάλλον πείρας όπως το Dialogflow, Alexa και οι ανοιχτές πηγές δομές όπως Rasa.
• Σύνδεση των εργαλείων με API, βάσεις δεδομένων και τρίτους πρόμηθευς.
• Εφαρμογή εργαλείων σε νοηματικά φούντα ή υπερχεώδους αυτοματοποιημένου ομιλία.

Μορφή της Εκπαιδευτικής Διάρκειας

• Διασύνδεση εκπαιδευτικών συζητήσεων.
• Πολλά τεχνικά και πρακτικές.
• Διεθνές εφαρμογή σε μία περιβάλλον ζωντανών-σεμινάριων.

Πιθανότητες Προσαρμογής του Εκπαιδευτική Διάρκεια

• Για παραίτηση μια προσαρμόστρωσης εκπαιδευτική διάρκεια για αυτό το έργο, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για να καθορίσουμε.

Η αναγνώριση και η μετάφραση λόγου χρησιμοποιώντας την AI περιλαμβάνει τη μεταφορά της οραλικής γλώσσας σε γραπτό κείμενο χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης και συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

Αυτή η διδασκαλία με εκπαιδευτή (διαπειραματικά ή προσωπικά) στοχεύει σε επίπεδο μέσης δυναμικότητας προфессионаλιστές που θέλουν να υλοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να τελειωθούν λύσεις μετάφρασης φωνής σε κείμενο βασισμένες στην AI για πραγματικές εφαρμογές.

Τελικά από αυτή τη διδασκαλία, οι μεταξευόμενοι θα μπορέσουν να:

• Διαβεβαιωθούν πώς εκπαιδεύονται και υλοποιούνται τα σύγχρονα μοντέλα αναγνώρισης λόγου.
• Αξιολογήσουν εκδοχές open-source και εμπορικά API για τη μετάφραση φωνής σε κείμενο.
• Διαχειρίζεστε πρόβληματα διαγλώσσου και τομέα μετάφρασης.
• Βανίζετε απλοί διαδίκτυα μετάφρασης για διαφορετικές πηγές ήχου.

Σχήμα του Κλάσης

• Διανοητική εκπαιδευτική σύζευξη και διαπράγματευση.
• Πολλές ασκήσεις και τέχνες.
• Διαχείριση εφαρμογών σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Κλάσης

• Για να αιτήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κλάση, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Η αντιγραφή φωνής και η γενίκευση λόγου με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπει στους χρήστες να αντιγράφουν άνθρωπους φωνές ή να γενίκευν τεχνητό λόγο χρησιμοποιώντας μοντέλα βαθιάς μάθησης και τεχνικές σύνθεσης φωνής.

Αυτός ο διδασκόμενος υπό διατυπώσεις (διαπράκτικα ή σε πραγματική περιουσία) είναι στόχος αποφασιστικών επαγγελματιών που επιθυμούν να δημιουργήσουν, αξιολογήσουν και εφαρμόσουν συστήματα αντιγραφής φωνής και TTS σε πρακτικά έργα.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιεσιν τους βασικούς περιληπτικά για τη νευρωνική σύνθεση φωνής και αντιγραφή φωνής.
• Αξιολόγηση εμπορευματικών και open-source πλατφόρμων TTS.
• Αντιγραφή φωνών από δείγματα εγγραφών χρησιμοποιώντας καινούργιες κανονισμούς.
• Ενσωμάτωση τεχνητών φωνών σε εφαρμογές, IVRs ή πυλώνες μέσων.

Μορφή του Κινδύνου

• Δυαδική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές.
• Εμπλοκή σε μία περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Κινδύνου

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κλάσι, παρακαλώ συνδεθείτε μαζί μας για να διευρύνετε.