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Real-Time Music Information Retrieval mit TensorFlow 2.0

Music Information Retrieval (MIR) beschäftigt sich mit der Fragestellung, Informationen aus Audioaufnahmen zu entnehmen - beispielsweise der automatischen Transkription der Melodie aus einer MP3-Datei, einem YouTube-Video oder einem Live Stream.

In dem Vortrag wird ein kurzer Überblick über MIR gegeben. Anschließend wird der komplette Entwicklungsprozess einer MIR-Anwendung mithilfe von TensorFlow 2.0 demonstriert - von der Auswahl geeigneter Daten, über Feature Engineering und Modellarchitektur bis zum Deployment.

Vorkenntnisse

Grobes Verständnis von Machine Learning, Kenntnisse über TensorFlow und Signalverarbeitung sind hilfreich, aber nicht notwendig.

Lernziele

Einen Überblick schaffen zu:
• Music Information Retrieval
• TensorFlow 2.0 für die Audioverarbeitung
• End-to-End-Entwicklungsprozess für Machine-Learning-Projekte

Speaker

Florian Müller ist Wirtschaftsinformatiker und arbeitet als Senior Data Scientist/Engineer in Hamburg. Er beschäftigt sich mit der Anwendung von Machine-Learning-Verfahren im wirtschaftlichen Kontext, ihrem Deployment in produktiven Umgebungen und dem damit verbundenen Monitoring und Interpretieren der laufenden Modelle.

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