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.


Kapitelmarken


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


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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.


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