Auphonic

<article class="post-detail"> <header> <h2 class="post-title"> <a href="https://python-podcast.de/show/auphonic/">Auphonic</a> (click here to comment) </h2> <!-- link is on one line to avoid underlined whitespace --> <div class="post-card-meta"> <a href="https://python-podcast.de/show/auphonic/"><time datetime="2025-02-25T10:33:00+01:00">25. Februar 2025</time>,</a> <span class="author">Jochen</span> </div> </header> <div class="post-body"> <section class="block-overview"> <section class="block-paragraph"> <p data-block-key="h9uo0">🎙️ Wie Auphonic entstand – Ein Blick hinter die Kulissen mit Gründer <a href="https://mastodon.social/@gholzmann">Georg</a>.</p><p data-block-key="7v59">In dieser Episode haben wir <a href="https://mastodon.social/@gholzmann">Georg</a>, den Gründer von <a href="https://auphonic.com/landing">Auphonic</a>, 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! 🤔</p><p data-block-key="3j77p">Natürlich sind auch <a href="https://mastodon.world/@shezi">Johannes</a>, <a href="https://mastodon.social/@oryon_dominik">Dominik</a> und <a href="https://fedi.wersdoerfer.de/@jochen">Jochen</a> 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. 🎛️➡️🎶</p><p data-block-key="8d32v"></p><p data-block-key="3h0q4">Außerdem gibt Georg spannende Einblicke in die technische Infrastruktur von Auphonic:</p><ul><li data-block-key="1am30">⚙️ Django im Backend, Vue.js für den Transkripteditor, ein bisschen htmx und alpine.js</li><li data-block-key="e8upe">🚀 Celery als Task-Queue, das seit zehn Jahren treue Dienste leistet</li><li data-block-key="46tqv">🎧 Eigenes Training von Machine-Learning-Modellen auf On-Premise-GPUs, Inferenz über GPU-Instanzen bei Hetzner.</li></ul><p data-block-key="flhbb"></p><p data-block-key="e2n0h">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. 🧘‍♂️🔎</p><p data-block-key="bftvn"></p><p data-block-key="83pka">Hört rein – viel Spaß bei dieser Episode! 🎧</p> </section> <section class="block-audio"> </section> </section> <section class="block-detail"> <section class="block-paragraph"> <h2 data-block-key="ilm8a">Shownotes</h2><p data-block-key="6ngbs">Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen &amp; Kommentare: <a href="mailto:[email protected]">[email protected]</a></p><h3 data-block-key="7a73u">Auphonic</h3><ul><li data-block-key="cjh83"><a href="https://auphonic.com/landing">Auphonic</a></li><li data-block-key="7e5la"><a href="https://scikit-learn.org/stable/">scikit-learn</a> / <a href="https://numpy.org/">NumPy</a> / <a href="https://scipy.org/">SciPy</a></li><li data-block-key="1dbug"><a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Schnelle_Fourier-Transformation">Schnelle Fourier-Transformation (FFT)</a></li><li data-block-key="c7qi9"><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Levelator">Levelator</a></li><li data-block-key="463rp"><a href="https://www.tensorflow.org/">TensorFlow</a> / <a href="https://www.tensorflow.org/guide/keras">keras</a> / <a href="https://pytorch.org/">PyTorch</a></li><li data-block-key="d69ak"><a href="https://github.com/ephes/podcast-transcript">podcast-transcript</a> | Das command line tool, das ich auf dem PyDDF-Herbstsprint geschrieben habe, mit dem ich den Podcast hier transkribiere</li><li data-block-key="5jpe0"><a href="https://www.djangoproject.com/">Django</a> / <a href="https://vuejs.org/">Vue.js</a> / <a href="https://htmx.org/">htmx</a> / <a href="https://alpinejs.dev/">Alpine.js</a> / <a href="https://tailwindcss.com/">tailwindcss</a></li><li data-block-key="f717a"><a href="https://docs.celeryq.dev/en/stable/">Celery - Distributed Task Queue</a> / <a href="https://developer.nvidia.com/triton-inference-server">NVIDIA Triton Inference Server</a></li><li data-block-key="35ile"><a href="https://www.holovaty.com/writing/machine-learning-thoughts/">Thoughts on my first machine learning project</a> | OCR für Noten - geht das eigentlich auch umgekehrt - Notentranskripte aus Musik?</li><li data-block-key="9cpjt"><b>Picks</b><ul><li data-block-key="ajhfe"><a href="https://adamj.eu/tech/2024/01/17/byddx-update/">Boost Your Django DX update out now</a></li></ul></li></ul><p data-block-key="ce5jc"></p><p data-block-key="f6v36"></p> </section> </section> </div> </article>