Auphonic

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Auphonic (click here to comment) 25. Februar 2025, Jochen ๐ŸŽ™๏ธ Wie Auphonic entstand – Ein Blick hinter die Kulissen mit Gründer Georg.In dieser Episode haben wir Georg, den Gründer von Auphonic, zu Gast und sprechen mit ihm darüber, wie alles begann. ๐Ÿš€ Früher gab es für die Nachbearbeitung von Audio fast ausschließlich Echtzeit-Tools – aber warum eigentlich? Für Podcasts, bei denen die gesamte Aufnahme bereits vorliegt, wäre eine leistungsfähige Batch-Verarbeitung viel naheliegender gewesen. Genau hier setzte Auphonic an! ๐Ÿค”Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei! Gemeinsam werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der letzten zehn Jahre: Während frühere Machine-Learning-Modelle hauptsächlich dazu dienten, die Parameter klassischer Audioprozessoren wie Kompressoren und Limitern automatisch einzustellen, setzen moderne Systeme zunehmend auf End-to-End-Deep-Learning. Heute sind Audio-to-Audio-Modelle der Stand der Technik, die das Signal direkt transformieren – ohne den Umweg über klassische Audiotools. ๐ŸŽ›๏ธโžก๏ธ๐ŸŽถAußerdem gibt Georg spannende Einblicke in die technische Infrastruktur von Auphonic:โš™๏ธ Django im Backend, Vue.js für den Transkripteditor, ein bisschen htmx und alpine.js๐Ÿš€ Celery als Task-Queue, das seit zehn Jahren treue Dienste leistet๐ŸŽง Eigenes Training von Machine-Learning-Modellen auf On-Premise-GPUs, Inferenz über GPU-Instanzen bei Hetzner.Und natürlich diskutieren wir darüber, warum es kein „One-Size-Fits-All“-Modell für Podcasts gibt – schließlich will ein True-Crime-Podcast vielleicht Atemgeräusche entfernen, während ein Yoga-Podcast genau diese beibehalten möchte. ๐Ÿง˜‍โ™‚๏ธ๐Ÿ”ŽHört rein – viel Spaß bei dieser Episode! ๐ŸŽง ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deAuphonicAuphonicscikit-learn / NumPy / SciPySchnelle Fourier-Transformation (FFT)LevelatorTensorFlow / keras /

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