Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo
Deep Learning aplicado em áudios! Classificação de sons ambientais, emoções, comandos de voz e transcrição de áudio!
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Sep 2024
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What you will learn
Entender os principais conceitos relacionados à processamento de áudio, como: taxa de amostragem, amplitude, ondas, frequência, decibel, dentre outros
Como utilizar a Transformada de Fourier e o Coeficiente Cepstral de Frequência Mel (MFCC) para extrair características de áudios
Visualizar o gráfico de onda e espectrogramas de arquivos de áudio
Treinar redes neurais convolucionais com o TensorFlow para classificar diversos tipos de áudios
Classificar 10 categorias de sons ambientais: ar condicionado, buzina, crianças, latido, perfuração, motor, tiro de arma, britadeira, sirene e música de rua
Utilizar a arquitetura YAMNet para classificar 521 eventos de aúdio
Treinar a arquitetura YAMNet utilizando transferência de aprendizagem para classificar o canto de 5 espécies de pássaros
Classificar 10 emoções pela fala: tristeza, surpresa, nojo, neutro, nervosismo, medo, felicidade e calmo
Treinar uma rede neural para classificar 8 comandos de voz
Transcrição de áudio utilizando a biblioteca SpeechRecognition
Transcrever áudios do WhatsApp
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6/23/2022
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6/29/2022
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