Wie baut man eine Audio KI? mit Fabian Seipel von ai|coustics-

Chris Guse und Fabian Seipel, Mitgründer des Berliner Startups ai|coustics, sprechen über innovative Technologien zur Verbesserung der Audioqualität mit KI-Modellen. Fabian erläutert die Funktionsweise der Modelle, die Sammlung und Simulation von Trainingsdaten sowie die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der ai|coustics Webapp und API.

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00:00:00 - Einführung und Begrüßung von Fabian Seipel

00:00:46 - Vorstellung von ai|coustics und Klangverbesserung

00:01:59 - Funktionsweise der KI-Modelle erklärt

00:02:41 - Entstehungsgeschichte von ai|coustics und Wachstum

00:04:50 - Grundlagen und Bedeutung von Machine Learning

00:07:18 - Unterschied zwischen deterministischen und KI-Systemen

00:12:16 - Datensammlung und Simulation von Audioartefakten

00:15:05 - Nutzung der ai|coustics - Webapp und API

00:18:10 - Diskussion über neue KI-Modelle und Zukunftspläne

00:20:43 - Generative Modelle und fortschrittliche Anwendungen

https://ai-coustics.com/

Gutscheincode: BOSEPARK24

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/ai-coustics/

Zusammenfassung der Folge:

In dieser TALK-Folge von „Übers Podcasten“ führt BosePark Productions Geschäftsführer Chris Guse ein spannendes Gespräch mit Fabian Seipel, dem Mitgründer des Berliner Startups Aicoustic, über bahnbrechende KI-Technologien zur Audioverbesserung. Fabian erklärt, wie Aicoustic KI-Modelle entwickelt, um die Sprachsignalqualität zu optimieren, wobei das ursprüngliche Timbre und die Sprecheridentität erhalten bleiben.

Im Gespräch erzählt Fabian, wie ai|coustics durch den Einsatz von Machine Learning in der Lage ist, schlechte Audiosignale zu erkennen und zu verbessern. Dabei werden Hintergrundgeräusche und andere Störungen entfernt, ohne dass professionelle Studioequipment erforderlich ist. Die Technologie basiert auf Daten, die täglich in einem hauseigenen Studio gesammelt werden, was es ai|coustics ermöglicht, die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten zu kontrollieren.

Besonders spannend ist Fabians Einblick in die technischen Aspekte des Machine Learnings und der digitalen Signalverarbeitung. Er erklärt anschaulich, wie deterministische Systeme von datengetriebenen Machine-Learning-Modellen unterschieden werden und welche Vorteile letztere bieten. Durch realistische Simulationen von analogen und digitalen Artefakten werden die KI-Modelle darauf trainiert, verschiedenste Audioqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben.

Für alle Interessierten bietet ai|coustics auf ihrer Website eine kostenlose Testphase von 60 Minuten pro Monat an. Nutzer können ihre Audiodateien hochladen und von der KI verbessern lassen. Zudem gibt es eine API, die es ermöglicht, die Technologie in eigene Projekte zu integrieren, was besonders für größere Datenmengen oder professionelle Anwendungen interessant ist.

Fabian gibt zudem einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen bei Aicoustic, wie die Integration von Videoverarbeitung und den Einsatz generativer Modelle, die fehlende Informationen im Audiosignal rekonstruieren können. Diese fortschrittlichen Methoden könnten beispielsweise aus alten, minderwertigen Aufnahmen wieder hochwertige Audioerlebnisse machen.

Wenn ihr Fragen habt oder mit BosePark zusammen arbeiten wollt, meldet euch jederzeit bei uns

Email: podcast@bosepark.com

Homepage: www.bosepark.com

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