Top 6 Sprachverarbeitungsprojekte & Themen für Anfänger & Fortgeschrittene [2022]

Wir haben alle schon von Textklassifizierung und Bildklassifizierung gehört, aber haben Sie es schon mit Audioklassifizierung versucht? Klassifikation verlassen; Es gibt eine Menge anderer Dinge, die wir im Audiobereich tun können, indem wir künstliche Intelligenz und Deep Learning verwenden. In diesem Artikel sprechen wir über verschiedene Sprachverarbeitungsprojekte.

Sie können an diesen Projekten arbeiten, um sich mit verschiedenen Anwendungen von KI in der Audio- und Klanganalyse vertraut zu machen. Von der Audioklassifizierung bis hin zu Empfehlungssystemen für Musik finden sich in dieser Liste viele Projektideen. Tauchen wir also ein.

Sprachverarbeitung Projekte & Themen

1. Audio klassifizieren

Die Audioklassifizierung gehört zu den gefragtesten Sprachverarbeitungsprojekten. Da sich Deep Learning auf den Aufbau eines Netzwerks konzentriert, das einem menschlichen Geist ähnelt, ist auch eine solide Erkennung unerlässlich. Während die Bildklassifizierung inzwischen sehr weit fortgeschritten und weit verbreitet ist, ist die Audioklassifizierung noch ein relativ neues Konzept.

So können Sie an einem Audioklassifizierungsprojekt arbeiten und Ihren Kollegen mit Leichtigkeit einen Schritt voraus sein. Sie fragen sich vielleicht, wie Sie anfangen würden, an einem Audioklassifizierungsprojekt zu arbeiten, aber machen Sie sich keine Sorgen, denn Google unterstützt Sie durch AudioSet. AudioSet ist eine riesige Sammlung von beschrifteten Audiodaten, die sie aus YouTube-Videos gesammelt haben. Sie sind alle 10 Sekunden lang und unglaublich abwechslungsreich.

Sie können die in AudioSet vorhandenen Audiodateien verwenden, um Ihr Modell zu trainieren und zu testen. Sie sind korrekt beschriftet, sodass die Arbeit mit ihnen relativ unkompliziert ist. Derzeit sind 632 Audio-Event-Klassen und mehr als zwei Millionen Soundclips in AudioSet vorhanden. Überprüfen Sie hier das Google AudioSet .

Konzentrieren Sie sich als Anfänger darauf, bestimmte Merkmale aus einer Audiodatei zu extrahieren und sie über ein neuronales Netzwerk zu analysieren. Sie können kleine Audioclips verwenden, um das neuronale Netzwerk zu trainieren.

Zusätzliche Tipps

Verwenden Sie Data Augmentation, um eine Überanpassung zu vermeiden, die Sie bei der Audioklassifizierung sehr stören würde. Darüber hinaus empfehlen wir die Verwendung eines Convolutional Neural Network, auch bekannt als CNN, zur Durchführung der Audioklassifizierung. Sie können den Ton auch verlangsamen oder beschleunigen, um ihn an die Bedürfnisse Ihres Modells anzupassen.

2. Generieren Sie Audio-Fingerabdrücke

Eine der neuesten und beeindruckendsten Technologien ist das Audio-Fingerprinting, deshalb haben wir es in unsere Liste der Sprachverarbeitungsprojekte aufgenommen. Wenn Sie ein Audiosignal erzeugen, indem Sie die relevanten akustischen Merkmale aus einem Audiostück extrahieren und dann das spezifische Audiosignal verdichten, nennen wir diesen Prozess Audio-Fingerprinting. Man kann sagen, dass ein Audio-Fingerabdruck eine Zusammenfassung eines bestimmten Audiosignals ist. Sie tragen den Namen „Fingerabdruck“ in sich, weil jeder Audio-Fingerabdruck einzigartig ist, genau wie menschliche Fingerabdrücke.

Durch die Generierung von Audio-Fingerabdrücken können Sie jederzeit die Quelle eines bestimmten Tons identifizieren. Shazam ist wahrscheinlich das bekannteste Beispiel für eine Audio-Fingerprinting-Anwendung. Shazam ist eine App, mit der Leute Songs identifizieren können, indem sie sich einen kleinen Abschnitt derselben anhören.

Zusätzliche Tipps

Ein häufiges Problem bei der Erzeugung von Audio-Fingerabdrücken sind Hintergrundgeräusche. Während einige Leute Softwarelösungen verwenden, um Hintergrundgeräusche zu eliminieren, können Sie versuchen, Audio in einem anderen Format darzustellen und das unnötige Durcheinander aus Ihrer Datei zu entfernen. Danach können Sie die erforderlichen Algorithmen implementieren, um die Fingerabdrücke zu unterscheiden.

Weiterlesen: Deep Learning vs. neuronale Netze: Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

3. Separate Audioquellen

Ein weiteres weit verbreitetes Thema bei Sprachverarbeitungsprojekten ist die Trennung von Audioquellen. Einfach ausgedrückt konzentriert sich die Audioquellentrennung auf die Unterscheidung verschiedener Arten von Audioquellensignalen, die inmitten von Signalen vorhanden sind. Sie führen jeden Tag eine Audioquellentrennung durch. Ein grobes Beispiel für die Trennung von Audioquellen im wirklichen Leben ist, wenn Sie die Texte eines Liedes unterscheiden. In diesem Fall trennen Sie die Audiosignale des Textes vom Rest der Musik. Sie können auch Deep Learning verwenden, um dies durchzuführen!

Um an diesem Projekt zu arbeiten, können Sie die LibriSpeech- und die UrbanNoise8k-Datensätze verwenden. Ersteres ist eine Sammlung von Audioclips von Menschen, die Bücher ohne Hintergrundgeräusche lesen, während letzteres eine Sammlung von Hintergrundgeräuschen ist. Mit beiden können Sie leicht ein Modell erstellen, das bestimmte Audiosignale voneinander unterscheiden kann. Sie können Spektrogramme umwandeln, um Ihre Arbeit zu erleichtern.

Zusätzliche Tipps

Denken Sie daran, die Verlustfunktion zu verwenden, da sie sich darauf konzentriert, welchen Teil Sie minimieren müssen. Mit der Verlustfunktion können Sie Ihrem Modell beibringen, Hintergrundgeräusche viel einfacher zu ignorieren. Hier ist als Beispiel eine hervorragende App zur Trennung von Audioquellen .

4. Segmentaudio

Segmentierung bezieht sich auf die Aufteilung von etwas in verschiedene Teile nach ihren Merkmalen. Bei der Audiosegmentierung werden also Audiosignale nach ihren einzigartigen Eigenschaften segmentiert. Es ist ein entscheidender Teil von Sprachverarbeitungsprojekten, und Sie müssten bei fast allen hier aufgeführten Projekten eine Audiosegmentierung durchführen. Es ähnelt der Datenbereinigung, jedoch im Audioformat.

Eine ausgezeichnete Anwendung der Audiosegmentierung ist die Herzüberwachung, bei der Sie den Klang von Herzschlägen analysieren und seine zwei Segmente für eine verbesserte Analyse trennen können. Eine weitere allgemeine Anwendung der Audiosegmentierung ist die Spracherkennung, bei der das System die Wörter von Hintergrundgeräuschen trennen und die Leistung der Spracherkennungssoftware verbessern kann.

Zusätzliche Tipps

Hier ist ein hervorragendes Projekt zur Audiosegmentierung, das in der MECS-Presse veröffentlicht wurde. Es erörtert die Grundlagen der automatischen Audiosegmentierung und schlägt mehrere Segmentierungsarchitekturen für verschiedene Anwendungen vor. Das Durchgehen wäre sicherlich hilfreich, um die Audiosegmentierung besser zu verstehen.

5. Automatisierte Musik-Tags

Dieses Projekt ähnelt dem zuvor besprochenen Audioklassifizierungsprojekt. Es gibt jedoch einen kleinen Unterschied. Musik-Tagging hilft bei der Erstellung von Metadaten für Songs, damit die Leute sie in einer umfangreichen Datenbank leicht finden können. Beim Musik-Tagging müssen Sie mit mehreren Klassen arbeiten. Sie müssen also einen Multi-Label-Klassifizierungsalgorithmus implementieren. Wie wir jedoch in früheren Projekten besprochen haben, beginnen wir mit den Grundlagen, auch bekannt als die Audiofunktionen.

Dann verwenden wir einen Klassifikator, der die Audiodateien nach Ähnlichkeiten in ihren Merkmalen trennt. Im Gegensatz zur Audioklassifizierung, die wir im obigen Projekt besprochen haben, müssen wir hier einen Multi-Label-Klassifizierungsalgorithmus verwenden.

Als Übungsform sollten Sie mit dem Million Song Dataset beginnen, einer kostenlosen Sammlung beliebter Titel. Der Datensatz enthält kein Audio und nur Funktionen, sodass ein umfangreicher Abschnitt vorgefertigt ist. Sie können Ihr Modell trainieren und testen, indem Sie das Dataset „Million Songs“ ganz einfach verwenden. Sehen Sie sich hier den Million Song-Datensatz an .

Zusätzliche Tipps

Sie können CNNs verwenden, um an diesem Projekt zu arbeiten. Schauen Sie sich diese Fallstudie an, die das Audio-Tagging im Detail bespricht und Keras und CNNs für diese Aufgabe verwendet.

6. Empfehlungssystem für Musik

Empfehlungssysteme sind heutzutage weit verbreitet. Von E-Commerce bis Medien, fast jede B2C-Branche implementiert sie, um ihre Vorteile zu nutzen. Ein Empfehlungssystem schlägt einem Benutzer Produkte oder Dienstleistungen gemäß seinen früheren Einkäufen oder seinem Verhalten vor. Das Empfehlungssystem von Netflix ist wahrscheinlich das bekannteste unter KI-Profis und Enthusiasten gleichermaßen. Im Gegensatz zum Empfehlungssystem von Netflix würde Ihr Empfehlungssystem jedoch Audio analysieren, um das Benutzerverhalten vorherzusagen. Musik-Streaming-Plattformen wie Spotify implementieren bereits solche Empfehlungssysteme, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Es ist ein fortgeschrittenes Projekt, das wir in die folgenden Abschnitte unterteilen können:

• Sie müssen zunächst ein Audioklassifizierungssystem erstellen, das die spezifischen Merkmale eines Songs von dem anderen unterscheiden kann. Dieses System analysiert die Songs, die unser Benutzer am häufigsten hört.
• Sie müssen dann ein Empfehlungssystem aufbauen, das diese Merkmale analysiert und die gemeinsamen Attribute unter ihnen findet.
• Danach würde das Audioklassifizierungssystem die Merkmale finden, die in anderen Songs vorhanden sind, die unser Benutzer noch nicht gehört hat.
• Sobald Sie diese Funktionen zur Verfügung haben, würde Ihr Empfehlungssystem sie mit seinen Ergebnissen vergleichen und entsprechend mehr Songs empfehlen.

Während dieses Projekt ein bisschen kompliziert klingen mag, werden die Dinge einfacher, sobald Sie beide Modelle gebaut haben.

Zusätzliche Tipps

Ein Empfehlungssystem konzentriert sich auf Klassifizierungsalgorithmen. Wenn Sie in der Vergangenheit noch keine erstellt haben, sollten Sie zunächst üben, eine zu erstellen, bevor Sie mit diesem Projekt fortfahren.

Sie können auch mit einem kleinen Datensatz von Songs beginnen, indem Sie sie nach Genre oder Interpret klassifizieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise The Weeknd hört, ist es sehr wahrscheinlich, dass er auch andere Songs aus seinen Genres wie R&B und Pop hört. Dies hilft Ihnen, die Datenbank für Ihr Empfehlungssystem zu verkürzen.

Erfahren Sie mehr: 13 interessante Ideen und Themen für neuronale Netzwerkprojekte für Anfänger

Erfahren Sie mehr über Deep Learning

Audioanalyse und Spracherkennung sind relativ neue Technologien als ihre textuellen und visuellen Gegenstücke. Wie Sie in dieser Liste sehen können, gibt es jedoch verschiedene Implementierungen und Möglichkeiten in diesem Bereich. Dank künstlicher Intelligenz und Deep Learning können wir in Zukunft eine fortschrittlichere Audioanalyse erwarten.

Diese Sprachverarbeitungsprojekte sind nur die Spitze des Eisbergs. Es gibt viele andere Anwendungen des Datenlernens. Wenn Sie weitere Deep-Learning-Projekte erkunden möchten, empfehlen wir diese Ressourcen:

• 13 Projektideen für neuronale Netzwerke
• Top 7 Deep-Learning-Projekte in Github, die Sie kennen sollten
• 16 spannende Deep-Learning-Projektideen

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