▎活動介紹
人聲？鼓聲？鋼琴聲？不同聲音該如何分辨？
如果你對「聲音辨識」、「語音分析」、「音軌分離」這些名詞感到困惑或好奇；曾想在工作中進行音訊處理的應用，卻不知道該如何下手；好奇音樂產業的 AI 技術應用，卻不知道如何請教。
那麼，你一定不能錯過這場活動！
從入門到實例應用，這將是你認識 AI 於聲學辨識領域入門的機會，共兩位講者，90分鐘建立你聲音分析的 AI 知識、聲源分離技術的應用，想要探索深度學習、提升工作能力、增加產業競爭力，你必須跟上 AI 浪潮，成為懂得學以致用的產業菁英。
建構 AI 聲音分析思維，搞懂技術原理：
由人工智慧科技基金會 AIF AI 工程師—林芊，以深入淺出的介紹，完整建立你在深度學習的聲學概念及 AI 用於音樂與語音的處理。就算不是 AI 工程師或資通訊科技工作者，也能夠理解的原理架構分享。
從技術掌握產業應用，實務案例分享：
特別邀請迪威智能 DeepWave 共同創辦人暨技術長—葉子雋，他在音樂的辨識、分類與解析上有著深厚的研究，以提供音訊 AI 落地服務為基礎，介紹線上 AI 音源分離產品技術，讓對於想利用 AI 於聲音產業的專業工作者，全面了解深度學習模型如何達成音源分離效果，及聲學相關技術應用。
▎活動議程
2022/09/28 (三) 12:30 - 14:00
時間 | 活動內容 |
12:30 - 12:35 | 開場 & AIF 介紹 |
12:35 - 13:05 | AI 也會聽音樂？ 深度學習在音訊處理的概念 林芊 Claire / AIF AI工程師 |
13:05 - 13:35 | 深度學習於聲源分離之應用與挑戰 葉子雋 Ken / 迪威智能 共同創辦人暨技術長 |
13:35 - 13:55 | 【兩位講師座談 & QA 】 |
13:55 - 14:00 | 結語 & 活動結束 |
▎講題一、AI 也會聽音樂？ 深度學習在音訊處理的概念
簡單介紹音訊的基本概念，並進一步了解音訊資料如何運用在深度學習的領域，以及聲源分離任務中常見的模型架構。
▎講題二、深度學習於聲源分離之應用與挑戰
分享創業至今的一系列產品 - Sovia／Hullaballoo／Noise Eraser 為例，由音訊中擷取特徵、利用深度學習模型完成以往傳統機器學習很難達成的音源分離效果，及其可能達成的相關衍伸應用。
了解迪威智能：https://dwave.cc
▎AI CAFE 適合這樣的你
- 為工程師或 AI 科技背景人員：掌握聲源分離的模型原理架構
- 從事音樂或聲音產業相關工作者：了解 AI 於聲音的技術與發展趨勢
- 各產業具音訊處理需求的工作者：認識 AI 於音訊技術的產業應用
▎參加後，我會獲得什麼？
- 了解 Autoencoder、U-Net及其各式變形的架構與應用
- 了解 AI 於音樂及聲音產業之應用
- 認識聲源分離的 AI 知識
▎主辦單位
以促進產業之人工智慧科技提升、應用發展及社會永續為宗旨，以客製化訓練、知識推廣及專案服務，賦能企業建立自己的 AI 團隊，發揮既有優勢、提升價值並促進轉型。同時扮演產業與學術界的關鍵樞鈕，密切與企業及學術界合作，有效介接學術能量，讓台灣產業在這波 AI 浪潮中踩穩腳步，掌握轉型成長的最佳契機。
▎協辦單位
透過雲服務加速推進 AI 產業化與產業 AI 化的過程，並將 AI 服務業的模式形塑成商業化發展。以雲服務方式提供高效算力與資安解決方案，協助客戶同時擁抱兼顧智慧與信任的數位大未來。
致力於提供創新、可負擔的AI聲學辨識技術，協助各類型產業進行聲音辨識。在聲學的AI辨識與處理技術上提供逾20種API服務，目前密切合作產業包括：數位音樂後製、音樂教育、一般企業面試、機械異音辨識等。
▎ 注意事項
- 本活動為免費報名參加，將使用 Google meet 進行。
- 報名此活動即同意訂閱知勢電子報：https://edge.aif.tw/
- 活動正式開始前 30 分鐘開放進場，屆時請點選線上連結，提醒您，避免錯過精彩的課程，請不要遲到了喔！
- 請您隨時將您的麥克風保持靜音，避免干擾課程進行。
▎ 個資聲明
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