Je vais construire des modèles de classification audio et d'apprentissage automatique à haute précision

Les données audio sont désordonnées. Je transforme des paysages sonores complexes en modèles prédictifs très précis.

Si vous travaillez avec des données audio brutes pour la surveillance environnementale, la conservation de la faune ou la classification audio complexe, les modèles standard ne suffisent pas. Vous avez besoin d'une architecture personnalisée qui sait traiter correctement les paysages sonores.

Je suis spécialisé en machine learning bioacoustique et en classification audio avancée. Je ne me contente pas de faire passer des données par des modèles standard ; je conçois les données dès le départ, en transformant les fichiers audio bruts en mel-spectrogrammes propres, et en construisant des modèles d'ensemble très ajustés qui atteignent une précision compétitive.

Que vous ayez besoin d'identifier des appels d'oiseaux spécifiques dans des environnements bruyants ou de classer des paysages sonores non humains distincts, j'ai l'expertise technique éprouvée pour livrer. J'ai conçu avec succès des modèles atteignant des scores de précision supérieurs à 0,930 dans des environnements de classification mondiaux et compétitifs.

• Ingénierie de données experte : Conversion parfaite de .ogg, .wav et audio brut en mel-spectrogrammes optimisés à l'aide de librosa et de pipelines personnalisés.
• Architectures avancées : Mise en œuvre personnalisée d'EfficientNet, Perch, ProtoSSM et autres.