{"id":2383,"date":"2024-04-21T20:47:06","date_gmt":"2024-04-21T18:47:06","guid":{"rendered":"https:\/\/phonicscore.com\/services\/audio-ai-fur-ihr-produkt\/"},"modified":"2025-11-02T17:58:59","modified_gmt":"2025-11-02T16:58:59","slug":"audio-ai-fur-ihr-produkt","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/phonicscore.com\/de\/services\/audio-ai-fur-ihr-produkt\/","title":{"rendered":"KI-Entwicklung"},"content":{"rendered":"\n
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Audio-KI f\u00fcr Ihr Produkt<\/h1><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Wir entwickeln Ihre KI-L\u00f6sung. Mit unserer Expertise in fortschrittlicher Spektralanalyse, Audioverarbeitungsalgorithmen und modernen KI-Technologien erstellt unser Team ma\u00dfgeschneiderte Designs, die traditionelle Signalverarbeitung mit KI verbinden.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Unsere Spezialgebiete<\/h2><\/div>

Um Ihre Projekte voranzubringen, kann unser Team Sie bei einer Vielzahl von KI-bezogenen Aufgaben unterst\u00fctzen, unter anderem in den folgenden Bereichen.<\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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\"Futuristische<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ma\u00dfgeschneiderte Audio-KI-Pipelines<\/h4><\/div>

Der Einsatz von Machine Learning (ML)-Modellen ist ein mehrstufiger Prozess, der bei jedem Schritt eine sorgf\u00e4ltige Planung erfordert. Die Erfassung oder Erzeugung von Trainingsdaten ist ein erster Schritt zum erfolgreichen Einsatz von ML und muss sorgf\u00e4ltig geplant werden, um den Nutzen der Daten zu maximieren. <\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Automatische Musik-Transkription (AMT)<\/h4><\/div>

J\u00fcngste Fortschritte in der Deep-Learning-Forschung haben die F\u00e4higkeit zur Erkennung von Notenereignissen in Audioaufnahmen und zur Tonh\u00f6hen-Erkennung in polyphoner Musik erheblich verbessert. <\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Ein<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Ein<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Music Structure Analysis<\/h4><\/div>

Musik besitzt von Natur aus strukturelle Komponenten und folgt typischerweise Organisationsprinzipien wie thematischen Abschnitten, Wiederholungen und Variationen. Die Music Structure Analysis zielt darauf ab, zusammenh\u00e4ngende, nicht \u00fcberlappende Segmente in Musik zu identifizieren, die die zugrunde liegende Struktur darstellen.<\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Erzeugung von Gesangsstimmen<\/h4><\/div>

Der Bereich der Text-to-Speech (TTS)-Technologie liefert zwar schon seit geraumer Zeit funktionale Ergebnisse, hat aber mit dem j\u00fcngsten Aufschwung der KI einen deutlichen Qualit\u00e4tssprung erlebt. <\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Ein<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Eine<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Music Source Separation<\/h4><\/div>

Die Aufgabe, einzelne Audiokomponenten aus einem gemischten Track zu extrahieren, die sogenannte Music Source Separation, stellt eine \u00fcberraschend komplexe Herausforderung dar, wenn man bedenkt, wie leicht sich Audiosignale aus verschiedenen Quellen zu einem einzigen Track kombinieren lassen. <\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Optische Notenerkennung (OMR)<\/h4><\/div>

Selbst in der heutigen Zeit sind traditionelle Notenbl\u00e4tter auf Papier noch weit verbreitet. W\u00e4hrend Notenbl\u00e4tter in vielen F\u00e4llen f\u00fcr das Spielen von Instrumenten praktisch sind, wird die Digitalisierung im musikalischen Bereich zunehmend f\u00fcr Analysetechniken, zur Verbesserung der musikalischen Ausbildung oder f\u00fcr Anwendungen mit generativen KI-Modellen notwendig. <\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehr lesen<\/div><\/path><\/svg><\/span><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Musiknoten<\/figure><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

Unser Toolset<\/h2><\/div>\n\n
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\"TensorFlow<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Matplotlib<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Google<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Librosa<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"NumPy<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Python<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"C++<\/figure>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Let’s Create Together<\/h2><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, damit wir zusammen Ihre Vision in die Realit\u00e4t umsetzen k\u00f6nnen. Gestalten Sie mit uns die Zukunft.<\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Kontaktieren Sie uns<\/div><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Wie entwickeln wir Ihr Produkt?<\/h2><\/div>

Wir k\u00f6nnen Sie in jeder Phase der Produktentwicklung unterst\u00fctzen. Um die Produktivit\u00e4t zu steigern und die Markteinf\u00fchrung zu beschleunigen, verwenden wir in der Regel einen bew\u00e4hrten, systematischen Ansatz, um das Produkt gemeinsam mit Ihnen zu entwickeln.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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01<\/p>

Konzept und Ideenbildung<\/strong><\/h3><\/div>

Wir definieren die Kernidee, identifizieren das Problem, das wir l\u00f6sen, das Zielpublikum und die wesentlichen Unterscheidungsmerkmale von der Konkurrenz.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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02<\/p>

Machbarkeitsstudie<\/strong><\/h3><\/div>

Wir beurteilen die technische Machbarkeit und Marktf\u00e4higkeit des Produkts durch Voruntersuchungen und Analysen.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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03<\/p>

Planung und Design<\/strong><\/h3><\/div>

Wir skizzieren den Umfang eines Minimum Viable Product (MVP), wobei wir uns auf die wesentlichen Funktionen beschr\u00e4nken, und planen den Zeitplan, das Budget und die Ressourcen des Projekts. Wir entwickeln erste Wireframes oder Mockups.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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04<\/p>

Enwicklung eines MVP<\/strong><\/h3><\/div>

Wir entwickeln das MVP in schnellen Entwicklungszyklen mit kontinuierlicher Integration und Tests und konzentrieren uns dabei auf die Erstellung eines funktionalen Prototyps.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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05<\/p>

Testen und Iteration<\/strong><\/h3><\/div>

Wir testen das MVP intern und mit den Benutzern, um Feedback zu sammeln und das Produkt auf der Grundlage dieses Feedbacks iterativ zu verbessern.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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06<\/p>

Markteinf\u00fchrung<\/strong><\/h3><\/div>

Wir f\u00fchren das MVP offiziell einem breiteren Publikum vor, einschlie\u00dflich der Vorbereitungen f\u00fcr Marketing und Benutzersupport.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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07<\/p>

Evaluierung und Skalierung<\/strong><\/h3><\/div>

Wir analysieren die Leistung des MVP im Vergleich zu den gesetzten Zielen und skalieren das Produkt, indem wir Funktionen hinzuf\u00fcgen und die Marktreichweite erweitern, wenn das MVP erfolgreich ist.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Was zeichnet uns aus?<\/h2><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Entdecken Sie, wodurch wir uns abheben.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Erfahrung<\/h3><\/div>

Mit unserer umfassenden Expertise in den Bereichen Audioverarbeitung, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung sind wir der ideale Partner f\u00fcr die Umsetzung von Audio- und KI-Projekten.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Arbeitsweise<\/h3><\/div>

Wir verwenden moderne Entwicklungstools und Projektmanagementverfahren, um die Produktivit\u00e4t zu maximieren und gleichzeitig die h\u00f6chste Qualit\u00e4t f\u00fcr Ihr Produkt zu gew\u00e4hrleisten.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Team<\/h3><\/div>

Wir sind technikbegeistert, innovativ und wir leben Musik. Wir sind bestrebt, Ihr Produkt zu revolutionieren, indem wir uns die neuesten KI-Fortschritte zunutze machen.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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12+<\/h3><\/div>

Jahre an Deep-Tech-Erfahrung<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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100%<\/h3><\/div>

Kundenzufriedenheit<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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1400+<\/h3><\/div>

GitHub-Sterne<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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3 L\u00e4nder<\/h3><\/div>

Unser Team ist in \u00d6sterreich, Indien und den USA ans\u00e4ssig.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Was sind die Vorteile von KI?<\/h2><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Gesteigerte Audioqualit\u00e4t<\/h3><\/div>

KI-Algorithmen k\u00f6nnen automatisch die Audioklarheit verbessern, Rauschen reduzieren und die Klangqualit\u00e4t optimieren. Dies ist besonders n\u00fctzlich in Umgebungen mit ver\u00e4nderlichen akustischen Bedingungen und erm\u00f6glicht eine konsistente Audioqualit\u00e4t in verschiedenen Szenarien.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Personalisierung<\/h3><\/div>

KI-Algorithmen k\u00f6nnen Audioinhalte an die Pr\u00e4ferenzen der einzelnen Nutzer anpassen. Streaming-Dienste nutzen zum Beispiel KI, um Musik auf der Grundlage Ihrer H\u00f6rgewohnheiten zu empfehlen. In Software-Schnittstellen kann KI die Audiodynamik an die benutzerspezifischen H\u00f6rprofile anpassen.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Kosteneffizienz und Skalierbarkeit<\/h3><\/div>

Die Automatisierung verschiedener Audioverarbeitungsaufgaben mit KI reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen, senkt die Kosten und verbessert die Effizienz. KI-Systeme lassen sich leichter skalieren als menschenbasierte Systeme und bew\u00e4ltigen umfangreiche Audioverarbeitungsaufgaben ohne einen proportionalen Anstieg der Ressourceninvestitionen zu verursachen.<\/p><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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\"Wiener<\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Unsere Geschichte<\/h2><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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PhonicScore ist das CultTech-Unternehmen aus Wien, der Stadt der Musik, mit Schwerpunkt auf Musik und Bildung. Seit 2012 entwickeln wir mobile Apps, Softwarebibliotheken, Plugins und KI-L\u00f6sungen.<\/p>

Erfahren Sie mehr<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Let’s Create Together<\/h2><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, damit wir zusammen Ihre Vision in die Realit\u00e4t umsetzen k\u00f6nnen. Gestalten Sie mit uns die Zukunft.<\/p><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Kontaktieren Sie uns<\/div><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":2349,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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