أهم 6 مشاريع ومواضيع لمعالجة الكلام للمبتدئين وذوي الخبرة [2022]

لقد سمعنا جميعًا عن تصنيف النص وتصنيف الصور ، لكن هل جربت التصنيف الصوتي؟ تصنيف الإجازة هناك الكثير من الأشياء الأخرى التي يمكننا القيام بها في الصوت باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. في هذه المقالة ، سنتحدث عن مشاريع معالجة الكلام المختلفة.

يمكنك العمل على هذه المشاريع للتعرف أكثر على التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي في تحليل الصوت والصوت. من تصنيف الصوت إلى أنظمة التوصية للموسيقى ، هناك العديد من أفكار المشاريع في هذه القائمة. لذا ، دعنا نتعمق.

مشاريع ومواضيع معالجة الكلام

1. تصنيف الصوت

يعد تصنيف الصوت من بين أكثر مشاريع معالجة الكلام طلبًا. نظرًا لأن التعلم العميق يركز على بناء شبكة تشبه العقل البشري ، فإن التعرف على الصوت ضروري أيضًا. بينما أصبح تصنيف الصور متقدمًا وواسع الانتشار ، لا يزال تصنيف الصوت مفهومًا جديدًا نسبيًا.

لذلك ، يمكنك العمل على مشروع تصنيف صوتي والتقدم على أقرانك بسهولة. قد تتساءل كيف ستبدأ العمل في مشروع تصنيف صوتي ، ولكن لا تقلق لأن Google تساندك من خلال AudioSet. AudioSet عبارة عن مجموعة كبيرة من الأصوات المصنفة التي جمعوها من مقاطع فيديو YouTube. يبلغ طولها جميعًا 10 ثوانٍ ومتنوعة بشكل لا يصدق.

يمكنك استخدام ملفات الصوت الموجودة في AudioSet لتدريب النموذج الخاص بك واختباره. تم تصنيفها بشكل صحيح ، لذا فإن العمل معهم أسهل نسبيًا. يوجد حاليًا 632 فئة أحداث صوتية وأكثر من مليوني مقطع صوتي موجود في AudioSet. تحقق من Google AudioSet هنا .

كمبتدئ ، ركز على استخراج ميزات محددة من ملف صوتي وتحليلها من خلال شبكة عصبية. يمكنك استخدام مقاطع صوتية صغيرة لتدريب الشبكة العصبية.

نصائح إضافية

استخدم زيادة البيانات لتجنب فرط التخصيص ، والذي قد يزعجك كثيرًا أثناء إجراء تصنيف الصوت. بالإضافة إلى ذلك ، نوصي باستخدام شبكة عصبية تلافيفية ، تُعرف أيضًا باسم CNN ، لإجراء التصنيف الصوتي. يمكنك أيضًا استخدام إبطاء الصوت أو تسريعه ليناسب احتياجات طرازك.

2. توليد بصمات صوتية

تعد البصمة الصوتية واحدة من أحدث التقنيات وأكثرها إثارة للإعجاب ، ولهذا السبب قمنا بإضافتها إلى قائمة مشاريع معالجة الكلام الخاصة بنا. عندما تقوم بإنشاء إشارة صوتية عن طريق استخراج الميزات الصوتية ذات الصلة من جزء صوتي ، ثم تكثيف إشارة الصوت المحددة ، فإننا نطلق على هذه العملية بصمة الصوت. يمكنك القول أن بصمة الصوت هي ملخص لإشارة صوتية معينة. لديهم اسم "بصمة الإصبع" لأن كل بصمة صوتية فريدة من نوعها ، تمامًا مثل بصمات الأصابع البشرية.

من خلال إنشاء بصمات صوتية ، يمكنك تحديد مصدر صوت معين في أي حالة. من المحتمل أن يكون Shazam أشهر مثال على تطبيق البصمة الصوتية. Shazam هو تطبيق يتيح للأشخاص التعرف على الأغاني من خلال الاستماع إلى قسم صغير منها.

نصائح إضافية

من المشكلات الشائعة في إنشاء بصمات أصابع صوتية ضوضاء الخلفية. بينما يستخدم بعض الأشخاص حلولًا برمجية للتخلص من ضوضاء الخلفية ، يمكنك محاولة تمثيل الصوت بتنسيق مختلف وإزالة الفوضى غير الضرورية من ملفك. بعد ذلك يمكنك تنفيذ الخوارزميات المطلوبة لتمييز بصمات الأصابع.

اقرأ المزيد: التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية: الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية

3. مصادر صوت منفصلة

موضوع آخر شائع بين مشاريع معالجة الكلام هو فصل مصادر الصوت. بعبارات بسيطة ، يركز فصل مصدر الصوت على التمييز بين أنواع مختلفة من إشارات مصدر الصوت الموجودة في وسط الإشارات. تقوم بفصل مصدر الصوت كل يوم. مثال تقريبي على فصل مصدر الصوت في الحياة الواقعية هو عندما تميز كلمات أغنية. في هذه الحالة ، تقوم بفصل الإشارات الصوتية للكلمات عن بقية الموسيقى. يمكنك استخدام التعلم العميق لأداء هذا أيضًا!

للعمل في هذا المشروع ، يمكنك استخدام مجموعتي البيانات LibriSpeech و UrbanNoise8k. الأول عبارة عن مجموعة من المقاطع الصوتية لأشخاص يقرؤون الكتب بدون أي ضوضاء في الخلفية ، في حين أن الأخير عبارة عن مجموعة من ضوضاء الخلفية. باستخدام كلاهما ، يمكنك بسهولة إنشاء نموذج يمكنه تمييز إشارات صوتية معينة عن بعضها البعض. يمكنك تحويل مخططات الطيف لتسهيل عملك.

نصائح إضافية

تذكر استخدام وظيفة الخسارة لأنها تركز على الجزء الذي يجب عليك تقليله. باستخدام وظيفة الخسارة ، يمكنك تعليم النموذج الخاص بك تجاهل ضوضاء الخلفية بسهولة أكبر. إليك تطبيق ممتاز لفصل مصدر الصوت كمثال .

4. المقطع الصوتي

يشير التقسيم إلى تقسيم شيء ما إلى أجزاء مختلفة وفقًا لخصائصها. لذلك ، يكون تجزئة الصوت عندما تقوم بتجزئة الإشارات الصوتية وفقًا لخصائصها الفريدة. إنه جزء مهم من مشاريع معالجة الكلام ، وستحتاج إلى إجراء تجزئة صوتية في جميع المشاريع التي قمنا بإدراجها هنا تقريبًا. إنه مشابه لتنظيف البيانات ولكن بتنسيق الصوت.

من التطبيقات الممتازة لتجزئة الصوت مراقبة القلب ، حيث يمكنك تحليل صوت دقات القلب وفصل جزأيه لتحسين التحليل. يوجد تطبيق عام آخر لتجزئة الصوت في التعرف على الكلام ، حيث يمكن للنظام فصل الكلمات عن ضوضاء الخلفية وتحسين أداء برنامج التعرف على الكلام.

نصائح إضافية

هذا مشروع ممتاز لتجزئة الصوت تم نشره في مطبعة MECS. يناقش أساسيات تجزئة الصوت التلقائي ويقترح بنى تجزئة متعددة لتطبيقات مختلفة. من المؤكد أن المرور بها سيكون مفيدًا في فهم تقسيم الصوت بشكل أفضل.

5. العلامات الموسيقية الآلي

هذا المشروع مشابه لمشروع التصنيف الصوتي الذي ناقشناه سابقًا. ومع ذلك ، هناك اختلاف طفيف. تساعد علامات الموسيقى في إنشاء بيانات وصفية للأغاني حتى يتمكن الأشخاص من العثور عليها بسهولة في قاعدة بيانات شاملة. في وضع علامات الموسيقى ، عليك العمل مع فصول متعددة. لذلك عليك تنفيذ خوارزمية تصنيف متعددة التسميات. ومع ذلك ، كما ناقشنا في المشاريع السابقة ، نبدأ بالأساسيات ، ويعرف أيضًا باسم ميزات الصوت.

ثم سنستخدم مصنفًا يفصل الملفات الصوتية وفقًا لأوجه التشابه في ميزاتها. بخلاف تصنيف الصوت الذي ناقشناه في المشروع أعلاه ، سيتعين علينا استخدام خوارزمية تصنيف متعددة التسميات هنا.

كشكل من أشكال الممارسة ، يجب أن تبدأ بمجموعة بيانات Million Song ، وهي مجموعة مجانية من الأغاني الشعبية. لا تحتوي مجموعة البيانات على صوت ، وتحتوي على ميزات فقط ، لذلك يتم إجراء قسم واسع مسبقًا. يمكنك تدريب النموذج الخاص بك واختباره باستخدام مجموعة بيانات Million Song بسهولة. تحقق من مجموعة بيانات Million Song هنا .

نصائح إضافية

يمكنك استخدام CNNs للعمل في هذا المشروع. تحقق من دراسة الحالة هذه ، والتي تناقش وضع العلامات الصوتية بالتفصيل واستخدام Keras و CNN لهذه المهمة.

6. نظام التوصية للموسيقى

تحظى أنظمة التوصية بشعبية كبيرة هذه الأيام. من التجارة الإلكترونية إلى الوسائط ، تقوم كل صناعة من شركات B2C تقريبًا بتنفيذها لجني فوائدها. يقترح نظام التوصية منتجات أو خدمات للمستخدم وفقًا لمشترياته أو سلوكه السابق. ربما يكون نظام توصية Netflix هو الأكثر شهرة بين محترفي الذكاء الاصطناعي والمتحمسين على حدٍ سواء. ومع ذلك ، على عكس نظام التوصيات الخاص بـ Netflix ، فإن نظام التوصية الخاص بك سوف يقوم بتحليل الصوت للتنبؤ بسلوك المستخدم. تقوم منصات دفق الموسيقى مثل Spotify بالفعل بتنفيذ أنظمة التوصية هذه لتحسين تجربة المستخدم.

إنه مشروع ذو مستوى متقدم يمكننا تقسيمه إلى الأقسام التالية:

• سيتعين عليك أولاً إنشاء نظام تصنيف صوتي يمكنه تمييز ميزات الأغنية المحددة عن الأخرى. سيقوم هذا النظام بتحليل الأغاني التي يستمع إليها المستخدم أكثر من غيرها.
• سيتعين عليك بعد ذلك إنشاء نظام توصية يحلل تلك الميزات ويجد السمات المشتركة بينها.
• بعد ذلك ، سيجد نظام تصنيف الصوت الميزات الموجودة في الأغاني الأخرى التي لم يستمع إليها مستخدمنا بعد.
• بمجرد توفر هذه الميزات ، سيقارنها نظام التوصية الخاص بك بنتائجه ويوصي بمزيد من الأغاني وفقًا لها.

على الرغم من أن هذا المشروع قد يبدو معقدًا بعض الشيء ، فبمجرد الانتهاء من إنشاء كلا النموذجين ، ستصبح الأمور أسهل.

نصائح إضافية

يركز نظام التوصية على خوارزميات التصنيف. إذا لم تكن قد أنشأت واحدة في الماضي ، فيجب عليك أولاً أن تتدرب على بناء واحدة قبل الانتقال إلى هذا المشروع.

يمكنك أيضًا البدء بمجموعة بيانات صغيرة من الأغاني عن طريق تصنيفها حسب النوع أو الفنان. على سبيل المثال ، إذا استمع المستخدم إلى The Weeknd ، فمن المحتمل جدًا أن يستمع إلى الأغاني الأخرى الموجودة في أنواعه ، مثل R & B و Pop. سيساعدك هذا في تقصير قاعدة البيانات لنظام التوصيات الخاص بك.

تعرف على المزيد: 13 فكرة وموضوعات مثيرة للاهتمام لمشروع الشبكة العصبية للمبتدئين

تعرف على المزيد حول التعلم العميق

يعد التحليل الصوتي والتعرف على الكلام من التقنيات الجديدة نسبيًا عن نظيراتها النصية والمرئية. ومع ذلك ، كما ترى في هذه القائمة ، توجد العديد من التطبيقات والإمكانيات في هذا المجال. بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق ، يمكننا توقع المزيد من التحليل الصوتي المتقدم في المستقبل.

مشاريع معالجة الكلام هذه ليست سوى غيض من فيض. هناك العديد من التطبيقات الأخرى المتاحة لتعلم البيانات. إذا كنت ترغب في استكشاف المزيد من مشاريع التعلم العميق ، فإننا نوصي بهذه الموارد:

• 13 فكرة لمشروع الشبكة العصبية
• أهم 7 مشاريع للتعلم العميق في جيثب يجب أن تعرفها
• 16 فكرة مثيرة لمشروع التعلم العميق

أيضًا ، يمكنك أن تأخذ دورة التعلم الآلي والتعلم العميق لتصبح خبيرًا ماهرًا. ستزودك الدورة التدريبية بالتدريب من قادة الصناعة من خلال المشاريع ومقاطع الفيديو والمواد الدراسية.