Willkommen auf unserem Audio-Classification Repository!

Enthalten sind:

-Ein Machine Learning Modell, das auf Basis von Audio-Daten der "Sensor Logger" App verschiedene Geräusche unterscheiden kann

-Eine ausführbare Streamlit-App, die Nutzern die Interaktion mit einem trainierten Modell ermöglicht

-Jegliche verwendete Testdaten

-Einige frühere Versionen von Code, Modell und Trainingsdatensätzen

Aufbau:

Der "Final" Ordner beinhaltet alle für die Nutzung der App benötigten Inhalte.

app.py: Auf Streamlit basierende App und Fokus unseres Projekts

Jupyter-Notebook-Datei: Zum Training unserer ML-Modelle verwendeter Code

Disclaimer:

Alle verwendeten Datensätze und während der Nutzung der App hochgeladenen Audio-Aufnahmen müssen an das Format der "Sensor Logger" App angepasst werden.

Installation:

pip install -r requirements.txt

Nutzung:

streamlit run app.py

Mitwirkende:

Martin Sigl, Marvin Gordes