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Automatic building and cataloging audio databases from web- 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:
Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Link to the online introduction/Vorbesprechung: https://fau.zoom.us/j/96876884625?pwd=bm1aZWc4UnYyYllnMFc1bkszVWUrZz09
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Prerequisites
- Useful knowledge:
Python, Machine Learning.
- Contents
- Background:
Web scraping methods can nowadays be very helpful to automatically collect data and build large-sized datasets which can be necessary when developing machine learning algorithms. The project aims at implementing a convenient algorithm for the automatic extraction and tagging of audio data by using web scraping, crowd-sourcing and publicly available repositories.
Aim:
Apply web scraping-based algorithms to extract and catalogue automatically audio data from publicly available repositories.
Learning objectives:
Analyze audio data from open source repositories Apply web-scraping methods to collect datasets from publicly available repositories Use crowd-sourcing to catalog the audio data Apply machine learning algorithms to automate the process
- Literature
- Examination:
Final presentation and final report.
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: ACR
Erwartete Teilnehmerzahl: 20, Maximale Teilnehmerzahl: 20
www: https://www.cdh.med.fau.de/2020/07/23/seminar-automatic-building-and-cataloging-audio-databases-from-web/
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt von Dienstag, 15.9.2020, 08:00 Uhr bis Donnerstag, 12.11.2020, 18:00 Uhr über: StudOn.
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2020/2021:
- Advanced Context Recognition (ACR)
- Institution: Lehrstuhl für Digital Health
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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