Auphonic

Auphonic (click here to comment) 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

Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare:
hallo@python-podcast.de
Auphonic

Auphonic

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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