Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Selected Topics of Deep Learning for Audio, Speech, and Music Processing

Diese Einführung vermittelt Grundlagen und Konzepte des Deep Learnings, um ein solides Fundament für weiterführende Themen zu schaffen.

• Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen
• Überblick von tiefen neuronalen Netzwerken
• Optimierungsmethoden für neuronale Netze
• Aktivierungsfunktionen und ihre Bedeutung
• Regulierungsmethoden zur Vermeidung von Overfitting

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Techniken und Methoden zur effizienten Verarbeitung und Analyse von Audiodaten.

• Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung
• Feature Extraction für Audiodaten
• Spectrogramme und ihre Rolle in der Audiobearbeitung
• Vorverarbeitung und Normalisierung von Audiodaten
• Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNN) für Audiodaten

Erfahre mehr über die spezifischen Algorithmen und Methoden zur Verarbeitung von Sprachdaten in Deep Learning.

• Natural Language Processing (NLP) Grundlagen
• Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory (LSTM)
• Text-zu-Sprache und Spracherkennungs-Modelle
• Transformer-Modelle und ihre Anwendung in NLP
• Sentiment-Analyse und Stimmungsdetektion

Dieser Abschnitt befasst sich mit der Analyse und Verarbeitung von Musikdaten mittels Deep Learning Techniken.

• Musiktheorie und Harmonieerkennung
• Automatische Genre-Klassifikation
• Emotionserkennung in Musik
• Generative Modelle für Musikkomposition
• Zeitreihenanalyse und Vorhersagemodelle

Beispiele und praktische Anwendungen vertiefen das Verständnis und zeigen reale Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning im Bereich Audio, Sprache und Musik.

• Spracherkennungsanwendungen für persönliche Assistenten
• Musikempfehlungssysteme
• Speech-to-Text-Anwendungen
• Einsatz von Deep Learning in der Audiotherapie
• Fallstudien und aktuelle Forschungsergebnisse