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 Duração 21 horas (3 dias)

Programa do Curso

Fundamentos da Classificação de Áudio

  • Tipos de eventos sonoros: ambientais, mecânicos, gerados por humanos
  • Visão geral dos casos de uso: vigilância, monitoramento, automação
  • Classificação de áudio vs. detecção vs. segmentação

Dados de Áudio e Extração de Características

  • Tipos de ficheiros e formatos de áudio
  • Considerações sobre taxa de amostragem, janela (windowing) e tamanho de quadro (frame size)
  • Extração de MFCC, características de croma e espectrogramas mel

Preparação e Anotação de Dados

  • UrbanSound8K, ESC-50 e conjuntos de dados personalizados
  • Etiquetagem de eventos sonoros e limites temporais
  • Equilíbrio dos conjuntos de dados e aumento de áudio

Construção de Modelos de Classificação de Áudio

  • Utilização de redes neuronais convolucionais (CNNs) para áudio
  • Entrada do modelo: onda sonora bruta vs. características
  • Funções de perda, métricas de avaliação e overfitting

Detecção de Eventos e Localização Temporal

  • Estratégias de detecção baseadas em quadros e segmentos
  • Pós-processamento de detecções utilizando limiares e suavização
  • Visualização das previsões em linhas do tempo de áudio

Assuntos Avançados e Processamento em Tempo Real

  • Transfer learning para cenários com poucos dados
  • Implantação de modelos com TensorFlow Lite ou ONNX
  • Processamento de áudio em streaming e considerações sobre latência

Desenvolvimento de Projetos e Cenários de Aplicação

  • Projetando um pipeline completo: da ingestão à classificação
  • Desenvolvendo um conceito de prova (proof-of-concept) para vigilância, controlo de qualidade ou monitoramento
  • Registo (logging), alertas e integração com dashboards ou APIs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de machine learning e do treinamento de modelos
  • Experiência em programação Python e pré-processamento de dados
  • Familiaridade com os fundamentos do áudio digital

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de machine learning
  • Pesquisadores e desenvolvedores em processamento de sinais de áudio

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