ki-seminar

Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen Revision Vorhergehende Überarbeitung
Nächste Überarbeitung 		Vorhergehende Überarbeitung
ki-seminar [2023/02/08 14:54]
martin [Unterrichtsmaterialien] 		ki-seminar [2023/03/02 11:02] (aktuell)
martin [Projektberichte]
Zeile 1: Zeile 1:
-{{ :website-under-construction.png?80|}} 
- 
 ====== KI-gestützte Audioanalyse von Musik und Soundscapes ====== ====== KI-gestützte Audioanalyse von Musik und Soundscapes ======
 === Forschungsseminar von Jakob Abeßer und Martin Pfleiderer, WS 2022/23 === === Forschungsseminar von Jakob Abeßer und Martin Pfleiderer, WS 2022/23 ===
  
-Bei der computergestützten Analyse von Musikaufnahmen und Umweltklängen werden heute Algorithmen der sog. Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, die mit Ansätzen des sog. Machine Learning bzw. Deep Learning und speziellen Audiodatensätzen gezielt für bestimmte Aufgaben und Anwendungsfelder trainiert werden. Ziel des Seminars an der HfM Weimar (WS 2022/23) war die praxisbezogene Einführung in Ansätze der Audiosignalverarbeitung sowie dieser KI-basierten Verfahren; Grundlage ist dabei die Programmiersprache Python, deren Grundkenntnisse ebenfalls vermittelt werden. In der zweiten Hälfte des Seminars wurden diese Ansätze und Verfahren auf konkrete Beispiele angewendet. Im Zentrum steht die Erkennung und Klassifikation von auditiven Ereignissen und Texturen im Kontext von Fragestellungen der Musikanalyse und der Soundscape-Forschung.  +Bei der computergestützten Analyse von Musikaufnahmen und Umweltklängen werden heute Algorithmen der sog. Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, die mit Ansätzen des sog. Machine Learning bzw. Deep Learning und speziellen Audiodatensätzen gezielt für bestimmte Aufgaben und Anwendungsfelder trainiert werden. Ziel des Seminars an der HfM Weimar (WS 2022/23) war die praxisbezogene Einführung in Ansätze der Audiosignalverarbeitung sowie dieser KI-basierten Verfahren; Grundlage war die Programmiersprache Python, deren Grundkenntnisse ebenfalls vermittelt wurden. In der zweiten Hälfte des Seminars wurden diese Ansätze und Verfahren auf konkrete Beispiele angewendet. Im Zentrum steht die Erkennung und Klassifikation von auditiven Ereignissen und Texturen im Kontext von Fragestellungen der Musikanalyse und der Soundscape-Forschung.  
  
 Auf dieser Website werden die Unterrichtsmaterialien von Jakob Abeßer zur Verfügung gestellt (in Englisch) und Projektberichte der Studierenden präsentiert. Aktualisierte Versionen der Unterrichtsmaterialien sowie weitere Materialien sind auf der Website [[https://machinelistening.github.io/|Machine Listening Lectures]] verfügbar.  Auf dieser Website werden die Unterrichtsmaterialien von Jakob Abeßer zur Verfügung gestellt (in Englisch) und Projektberichte der Studierenden präsentiert. Aktualisierte Versionen der Unterrichtsmaterialien sowie weitere Materialien sind auf der Website [[https://machinelistening.github.io/|Machine Listening Lectures]] verfügbar. 
  
-==== Unterrichtsmaterialien ==== +==== Unterrichtsmaterialien (Englisch) ==== 
-==Folien:==+Folien:\\
 {{ :aiaa_0_introduction.pdf | AIAA 0 Introduction}}\\ {{ :aiaa_0_introduction.pdf | AIAA 0 Introduction}}\\
 {{ :aiaa_1_python_environments.pdf | AIAA 1 Installation Python}}\\ {{ :aiaa_1_python_environments.pdf | AIAA 1 Installation Python}}\\
Zeile 17: Zeile 15:
 {{ :aiaa_5_deep_learning.pdf | AIAA 5 Deep Learning}} {{ :aiaa_5_deep_learning.pdf | AIAA 5 Deep Learning}}
  
-==... und die entsprechenden Jupyter Notebooks:==+... und die entsprechenden Jupyter Notebooks:\\
 [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_2_Audio_Processing.ipynb|AIAA_2_Audio_Processing]]\\ [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_2_Audio_Processing.ipynb|AIAA_2_Audio_Processing]]\\
 [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_4_Machine_Learning.ipynb|AIAA_4_Machine_Learning]]\\ [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_4_Machine_Learning.ipynb|AIAA_4_Machine_Learning]]\\
 [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_5_Deep_Learning.ipynb|AIAA_5_Deep_Learning]]\\ [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_5_Deep_Learning.ipynb|AIAA_5_Deep_Learning]]\\
-[[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_6_Research_Project_Useful_Hints.ipynb|AIAA_6_Research_Project_Useful_Hints]]\\+Zur Installation von Jupyter Notebooks vgl. die Anweisungen [[installation|hier]]. \\ 
 +Bitte verwenden Sie als projektspezifische Python-Umgebung (Environment) die folgende Datei: [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/aiaa.yml|aiaa.yml]]. 
  
-==Weitere hilfreiche Materialien:== +Weitere hilfreiche Materialien:\\ 
 {{ :aiaa_1_python.pdf | Python - Einführung}}\\ {{ :aiaa_1_python.pdf | Python - Einführung}}\\
 [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_1_Python.ipynb|AIAA_1_Python]]\\ [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_1_Python.ipynb|AIAA_1_Python]]\\
 +[[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_6_Research_Project_Useful_Hints.ipynb|AIAA_6_Research_Project_Useful_Hints]], [[https://analyse.hfm-weimar.de/ki-seminar/AIAA_6_Research_Project_Useful_Hints.html|html]]-Ansicht\\
  
  
Zeile 32: Zeile 31:
 {{ :automatische_erkennung_von_vogelgesang_-_sophie_krueger.pdf |Automatische Erkennung von Vogelgesang}} von Sophie Krüger. \\ {{ :automatische_erkennung_von_vogelgesang_-_sophie_krueger.pdf |Automatische Erkennung von Vogelgesang}} von Sophie Krüger. \\
 {{ :erkennung_von_musikinstrumenten_-_ronja_hoffmann.pdf |Automatische Erkennung von Musikinstrumenten}} von Ronja Hoffmann.\\ {{ :erkennung_von_musikinstrumenten_-_ronja_hoffmann.pdf |Automatische Erkennung von Musikinstrumenten}} von Ronja Hoffmann.\\
 +{{ :rhythmusanalyse_nickals_koppe.pdf |Rhythmus-Analyse mit KI-Systemen}} von Nicklas Koppe
  • ki-seminar.1675868087.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2023/02/08 14:54
  • von martin