AI+ Audio Practitioner™

  • Ár 39 900 Ft + Áfa
  • E-learning Azonnal kezdhető
  • Időtartam 8 óra tananyag, önálló tempóban
  • Nyelv angol
  • Terület AI Design & Creative

Így tanulhatod

  • E-learning Azonnal kezdhető · 39 900 Ft + Áfa Megrendelem
  • Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
  • Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Áttekintés

Miről szól a képzés

  • Hangtechnikai innováció AI-val: kreatív, gyakorlatias, átalakító
  • Kezdőbarát tanulás: Azoknak, akik most ismerkednek az AI-alapú hangtechnikával, könnyen érthetően veszi végig az alapfogalmakat
  • Átfogó készségfejlesztés: Beszédfeldolgozás, hangjavítás, beszédszintézis és valós hang-AI-alkalmazások
  • Iparágra kész szaktudás: Megérted, hogyan alakítja át az AI a zenei, a média-, a szórakoztató- és a kommunikációs szektort
  • Gyakorlati útmutatás: Gyakorlati keretrendszerekkel és irányított feladatokkal hozol létre, elemzel és optimalizálsz hanganyagot AI-val

Előfeltételek

Alapszintű Python-programozási ismeret, jártasság a hangjel-feldolgozás és a gépi tanulás fogalmaiban, a lineáris algebra és a valószínűségszámítás magabiztos használata, valamint gyakorlati tapasztalat DAW-okkal vagy hangszerkesztő szoftverekkel szükséges. Elengedhetetlen a kreatív, kísérletező hozzáállás.

Célcsoport

Kinek szól

Leendő hangmérnökök: azoknak ajánljuk, akik AI-t építenének a sound designba, a keverésbe és a masteringbe.

Zenei producerek és zeneszerzők: alkotóknak, akik AI-eszközökkel generálnának zenét és készítenének alkalmazkodó kompozíciókat.

A gépi tanulás iránt érdeklődők: résztvevőknek, akik ML-modelleket alkalmaznának hangelemzésre és -szintézisre.

Játék- és médiafejlesztők: szakembereknek, akik intelligens, magával ragadó és reagáló hangkörnyezeteket hoznának létre.

Technológiai újítók és kutatók: azoknak, akik a hangtechnika és a digitális hangfejlesztés korszerű AI-alkalmazásait kutatják.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

  • Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
  • A hivatalos AI CERTs® vizsga
  • Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: Bevezetés az AI-ba és a hangba

1.1 Mi az AI? 1.2 AI a mindennapokban: hangtechnikai példák 1.3 A hanghullámok, az amplitúdó és a frekvencia alapjai 1.4 A digitális hang alapjai

2. modul: AI a hangtechnika különböző területein

2.1 AI a hangjavításhoz és -helyreállításhoz 2.2 AI a hang akadálymentesítéséhez és személyre szabásához 2.3 AI a beszéd- és hangtechnológiákban 2.4 Népszerű hangkönyvtárak: Librosa, PyAudio 2.5 Felhasználási eset: AI-vezérelt valós idejű feliratozás és fordítás élő eseményeken 2.6 Esettanulmány: hallókészülékek személyre szabott beállítása AI-val és okos fülhallgatókkal 2.7 Gyakorlat: érzelemfelismerés hangból a Deepgram Voice AI platformjával

3. modul: Gépi tanulás és AI a hangtechnikában

3.1 Gépi tanulási modellek hangtechnikai alkalmazásokhoz 3.2 Deep learning és haladó AI-technikák a hangfeldolgozásban 3.3 Hangspecifikus architektúrák: CNN-ek, RNN-ek, transzformerek 3.4 Transzfertanulás a hang-AI-ban 3.5 Felhasználási eset: beszéd szöveggé alakítása orvosi dokumentációhoz 3.6 Esettanulmány: AI-alapú zenegenerálás deep learninggel 3.7 Gyakorlat: beszéd-szöveg modell építése TensorFlow-val

4. modul: Beszédfelismerés és szövegfelolvasás

4.1 A beszédfelismerés és a fonetika alapjai 4.2 API-alapú ASR-megoldások 4.3 Egyedi ASR-modellek építése transzformerekkel 4.4 Bevezetés a TTS-be és a hangklónozásba 4.5 Felhasználási eset: megbeszélések leiratozásának automatizálása a Google Speech-to-Text API-val 4.6 Esettanulmány: egyedi, transzformeralapú ASR-modell többnyelvű ügyfélszolgálathoz 4.7 Gyakorlat: hanganyag leiratozása ASR API-val, beszéd generálása szövegből

5. modul: Hangjavítás és zajcsökkentés

5.1 Gyakori hangproblémák 5.2 AI-alapú zajszűrés és hangjavítás 5.3 Felhasználási esetek: a távmunkahívások hangminőségének javítása AI-alapú zajcsökkentéssel 5.4 Esettanulmány: a Krisp AI-alapú zajszűrése podcastgyártásban 5.5 Gyakorlat: zajos hanganyag tisztítása a Krisp vagy az Adobe Enhance Speech segítségével

6. modul: Érzelem- és hangulatfelismerés hangból

6.1 Bevezetés az érzelemfelismerésbe 6.2 AI-modellek az érzelemfelismeréshez: RNN-ek, LSTM-ek, CNN-ek 6.3 Kihívások: torzítás, többnyelvű környezet, megbízhatóság 6.4 Felhasználási eset: az ügyfélszolgálat javítása a beszédből felismert érzelmekkel 6.5 Esettanulmány: az IBM Watson Tone Analyzer valós idejű érzelemfelismerésre 6.6 Gyakorlat: beszédminták elemzése az IBM Watson Tone Analyzerrel vagy hasonló API-kkal

7. modul: Etikai és adatvédelmi szempontok

7.1 A deepfake és a hangklónozás kockázatai 7.2 Adatvédelem és adatbiztonság 7.3 Torzítás és méltányosság a hang-AI-ban 7.4 Felhasználási eset: etikus hangadatgyűjtés és hozzájáruláskezelés megvalósítása 7.5 Esettanulmány: torzítás és adatvédelem kezelése a hang-AI-ban a GDPR-nak megfelelően 7.6 Gyakorlat: hamis hangfelvételek felismerése, etikai AI-ellenőrzőlista készítése

8. modul: Haladó alkalmazások és jövőbeli irányok

8.1 Hangesemények észlelése és osztályozása 8.2 Hangkeresés és -indexelés 8.3 Újítások: multimodális AI, edge computing, 3D-hang 8.4 Feltörekvő szakmák a hang-AI területén

Vizsga

A vizsgáról

  • 50 Kérdés
  • 90 perc Időkeret
  • 70% Ponthatár
  • Online felügyelt vizsga

Zártkörű képzés a csapatodnak?

Bármelyik képzésünket megtartjuk vállalati, zárt csoportos formában is, a szervezet igényeire szabva, magyarul vagy angolul.

Ajánlatot kérek
39 900 Ft + Áfa E-learning
Válassz formát