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Automatic Tagging Audio Databases- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr. Oliver Amft, Annalisa Baronetto, M. Sc.
- Angaben
- Seminar
Online
4 SWS, benoteter Schein, Anwesenheitspflicht, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Sprache Englisch
Zeit:
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Link to the online introduction/Vorbesprechung April 12, 16:15-17:45, https://fau.zoom.us/j/97705596817?pwd=QlFjRlErMEJXWWlqVkFid01tUGJDdz09
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Prerequisites
- Useful knowledge:
Python, Machine Learning, Audio Processing.
- Contents
- Background:
Machine learning methods can nowadays be very helpful to automatically collect data and build large-sized datasets. However, the retrieved datasets need to be cataloged before being further processed. The project aims at implementing a convenient algorithm for the automatic tagging of audio data retrieved from publicly available repositories.
Aim:
Apply algorithms to catalog and tag automatically audio data retrieved from publicly available repositories.
Learning objectives:
Analyse audio data from open source repositories. Apply audio processing methods to segment and tag data stream. Apply machine learning algorithms to automate the process.
Examination
Final presentation and final report.
- Literature
- Up-to-date literature recommendations are provided during the lectures.
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: ACR
Erwartete Teilnehmerzahl: 20, Maximale Teilnehmerzahl: 20
www: https://www.cdh.med.fau.de/2021/03/19/seminar-thesis-automatic-tagging-audio-databases/
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt von Montag, 29.3.2021, 08:00 Uhr bis Freitag, 23.4.2021, 18:00 Uhr über: StudOn.
- Institution: Lehrstuhl für Digital Health
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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