Auphonic

Episode von Python Podcast von Jochen Wersdörfer / Dominik Geldmacher · 25. Februar 2025 · 1 h 18 min

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25. Februar 2025, Jochen

🎙️ 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. 🚀 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! 🤔

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. 🎛️➡️🎶

Außerdem gibt Georg spannende Einblicke in die technische Infrastruktur von Auphonic:

⚙️ Django im Backend, Vue.js für den Transkripteditor, ein bisschen htmx und alpine.js

🚀 Celery als Task-Queue, das seit zehn Jahren treue Dienste leistet

🎧 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. 🧘‍♂️🔎

Hört rein – viel Spaß bei dieser Episode! 🎧

Shownotes

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scikit-learn / NumPy / SciPy

Schnelle Fourier-Transformation (FFT)

Levelator

TensorFlow / keras / PyTorch

podcast-transcript | Das command line tool, das ich auf dem PyDDF-Herbstsprint geschrieben habe, mit dem ich den Podcast hier transkribiere

Django / Vue.js / htmx / Alpine.js / tailwindcss

Celery - Distributed Task Queue / NVIDIA Triton Inference Server

Thoughts on my first machine learning project | OCR für Noten - geht das eigentlich auch umgekehrt - Notentranskripte aus Musik?

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