Keyword-Spotting für ein Industrie-Hörgerät auf der Schwäbischen Alb
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere ein Tiny-CRNN auf 12.000 deutschen Warn-Wort-Samples, quantisiere auf int8 und benchmarke auf Cortex-M7. Erhalte dein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Trainiere ein quantisiertes Keyword-Spotting-Modell für 8 deutsche Warn-Worte, das auf einem Cortex-M7 mit unter 200 ms Latenz und niedriger False-Positive-Rate läuft.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Leichte Keyword-Spotting-Modelle trainieren und quantisieren
- Eine Detektions-Pipeline für Edge-Hardware bauen
- False-Positive-Rate korrekt pro Bedingung reporten
- Schwellenwerte mit operativen Konsequenzen begründen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Speech Recognition and Spoken Language Processing
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMaschinelles-Lernen-Ingenieur:in
Edge-Modelle zu trainieren, zu quantisieren und auf Mikrocontroller-Hardware zu deployen, ist die anspruchsvollste MLE-Arbeit bei eingebetteten Geräten.
Dieses Projekt schärft
- edge-deployment
- model-quantization
- evaluation
NLP-Ingenieur:in
Keyword-Spotting ist die Sprach-Disziplin, die in eingebetteten Geräten praktisch jedes Hörgeräte- und Wearable-Team braucht.
Dieses Projekt schärft
- keyword-spotting
- speech-recognition
- pytorch
Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Schwellenwerte mit Reklamations-Risiko zu verbinden ist Brückenarbeit zwischen ML-Engineering und Produkt-Management, die angewandte KI-Wissenschaftler:innen leisten.
Dieses Projekt schärft
- evaluation
- speech-recognition
- model-quantization
Noch eine Sache