初心者と経験者のためのトップ6音声処理プロジェクトとトピック[2022]

テキスト分類、画像分類について聞いたことはありますが、音声分類を試したことはありますか？ 分類を残す; 人工知能とディープラーニングを使用してオーディオでできることは他にもたくさんあります。 この記事では、さまざまな音声処理プロジェクトについて説明します。

これらのプロジェクトに取り組むことで、音声と音声の分析におけるAIのさまざまなアプリケーションに慣れることができます。 オーディオ分類から音楽のレコメンデーションシステムまで、このリストには多くのプロジェクトのアイデアがあります。 それでは、に飛び込みましょう。

音声処理プロジェクトとトピック

1.オーディオを分類する

音声分類は、最も需要の高い音声処理プロジェクトの1つです。 ディープラーニングは人間の心に似たネットワークの構築に重点を置いているため、音声認識も不可欠です。 画像の分類は非常に高度で普及していますが、音声の分類はまだ比較的新しい概念です。

そのため、音声分類プロジェクトに取り組み、他の人よりも簡単に先を行くことができます。 オーディオ分類プロジェクトにどのように取り組み始めるのか不思議に思うかもしれませんが、GoogleがAudioSetを介して戻ってきたので、心配しないでください。 AudioSetは、YouTube動画から収集したラベル付きオーディオの膨大なコレクションです。 それらはすべて10秒の長さで、信じられないほど多様です。

AudioSetにあるオーディオファイルを使用して、モデルをトレーニングおよびテストできます。 それらは正しくラベル付けされているため、操作は比較的簡単です。 現在、AudioSetには632のオーディオイベントクラスと200万を超えるサウンドクリップがあります。 ここでGoogleAudioSetを確認してください。

初心者として、オーディオファイルから特定の機能を抽出し、ニューラルネットワークを介して分析することに焦点を当てます。 小さなオーディオクリップを使用して、ニューラルネットワークをトレーニングできます。

追加のヒント

データ拡張を使用して、オーディオ分類の実行中に多くの煩わしさを伴う過剰適合を回避します。 さらに、オーディオ分類を実行するには、CNNとも呼ばれる畳み込みニューラルネットワークを使用することをお勧めします。 モデルのニーズに合わせて、サウンドのスローダウンまたはスピードアップを使用することもできます。

2.オーディオ指紋を生成します

最新の印象的なテクノロジーの1つはオーディオ指紋です。そのため、音声処理プロジェクトのリストに追加しました。 オーディオから関連する音響特性を抽出してオーディオ信号を生成し、特定のオーディオ信号を凝縮する場合、このプロセスをオーディオフィンガープリントと呼びます。 オーディオ指紋は、特定のオーディオ信号の要約であると言えます。 人間の指紋と同じように、すべてのオーディオ指紋が一意であるため、「指紋」という名前が付けられています。

オーディオ指紋を生成することにより、いつでも特定のサウンドのソースを特定できます。 Shazamは、おそらくオーディオ指紋アプリケーションの最も有名な例です。 Shazamは、曲の小さなセクションを聞いて曲を識別できるアプリです。

追加のヒント

オーディオ指紋を生成する際の一般的な問題は、バックグラウンドノイズです。 ソフトウェアソリューションを使用してバックグラウンドノイズを除去する人もいますが、オーディオを別の形式で表現して、ファイルから不要な混乱を取り除くことができます。 その後、指紋を区別するために必要なアルゴリズムを実装できます。

続きを読む：ディープラーニングとニューラルネットワーク：ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

3.個別のオーディオソース

音声処理プロジェクトでよく見られるもう1つのトピックは、オーディオソースの分離です。 簡単に言えば、オーディオソースの分離は、信号の中に存在するさまざまなタイプのオーディオソース信号を区別することに焦点を当てています。 オーディオソースの分離を毎日実行します。 実生活での音源分離の大まかな例は、曲の歌詞を区別する場合です。 その場合、歌詞のオーディオ信号を残りの音楽から分離します。 ディープラーニングを使用してこれを実行することもできます！

このプロジェクトに取り組むには、LibriSpeechおよびUrbanNoise8kデータセットを使用できます。 前者はバックグラウンドノイズなしで本を読んでいる人々のオーディオクリップのコレクションであり、後者はバックグラウンドノイズのコレクションです。 両方を使用すると、特定のオーディオ信号を互いに区別できるモデルを簡単に作成できます。 スペクトログラムを変換して、作業を簡単にすることができます。

追加のヒント

最小化する必要のある部分に焦点を当てているため、損失関数を使用することを忘れないでください。 損失関数を使用すると、バックグラウンドノイズをはるかに簡単に無視するようにモデルに教えることができます。 例として、優れた音源分離アプリを示します。

4.セグメントオーディオ

セグメント化とは、機能に応じて何かをさまざまな部分に分割することです。 したがって、オーディオセグメンテーションとは、オーディオ信号を固有の特性に従ってセグメント化することです。 これは音声処理プロジェクトの重要な部分であり、ここにリストしたほぼすべてのプロジェクトでオーディオセグメンテーションを実行する必要があります。 これはデータクリーニングに似ていますが、オーディオ形式です。

オーディオセグメンテーションの優れたアプリケーションは心臓モニタリングです。心臓モニタリングでは、心拍の音を分析し、その2つのセグメントを分離して分析を強化できます。 音声セグメンテーションのもう1つの一般的なアプリケーションは、音声認識です。この場合、システムは単語をバックグラウンドノイズから分離し、音声認識ソフトウェアのパフォーマンスを向上させることができます。

追加のヒント

これは、 MECSプレスで公開された優れたオーディオセグメンテーションプロジェクトです。 自動オーディオセグメンテーションの基本について説明し、さまざまなアプリケーション向けの複数のセグメンテーションアーキテクチャを提案します。 それを通過することは、オーディオセグメンテーションをよりよく理解するのに確かに役立ちます。

5.自動音楽タグ

このプロジェクトは、前に説明したオーディオ分類プロジェクトに似ています。 ただし、わずかな違いがあります。 音楽のタグ付けは、曲のメタデータを作成するのに役立ち、人々は大規模なデータベースで曲を簡単に見つけることができます。 音楽のタグ付けでは、複数のクラスを操作する必要があります。 したがって、マルチラベル分類アルゴリズムを実装する必要があります。 ただし、以前のプロジェクトで説明したように、基本、別名、オーディオ機能から始めます。

次に、機能の類似性に従ってオーディオファイルを分離する分類子を使用します。 上記のプロジェクトで説明した音声分類とは異なり、ここではマルチラベル分類アルゴリズムを使用する必要があります。

練習の一形態として、人気のあるトラックの無料コレクションであるMillionSongDatasetから始める必要があります。 データセットには音声がなく、機能しかないため、広範なセクションが事前に作成されています。 Million Songデータセットを使用して、モデルを簡単にトレーニングおよびテストできます。 ここでミリオンソングデータセットをチェックしてください。

追加のヒント

CNNを使用してこのプロジェクトに取り組むことができます。 このケーススタディを確認してください。このケーススタディでは、オーディオのタグ付けについて詳しく説明し、このタスクにKerasとCNNを使用しています。

6.音楽のレコメンダーシステム

最近、レコメンダーシステムが広く普及しています。 eコマースからメディアまで、ほぼすべてのB2C業界が、メリットを享受するためにそれらを実装しています。 レコメンダーシステムは、ユーザーの過去の購入や行動に応じて、ユーザーに製品やサービスを提案します。 Netflixのレコメンデーションシステムは、おそらくAIの専門家や愛好家の間で最も有名です。 ただし、Netflixのレコメンデーションシステムとは異なり、レコメンデーションシステムは音声を分析してユーザーの行動を予測します。 Spotifyなどの音楽ストリーミングプラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、このようなレコメンダーシステムをすでに実装しています。

これは上級レベルのプロジェクトであり、次のセクションに分けることができます。

• まず、曲の特定の機能を他の機能と区別できるオーディオ分類システムを作成する必要があります。 このシステムは、ユーザーが最もよく聴いている曲を分析します。
• 次に、それらの機能を分析し、それらの間の共通の属性を見つける推奨システムを構築する必要があります。
• その後、オーディオ分類システムは、ユーザーがまだ聴いていない他の曲に存在する機能を検出します。
• これらの機能を利用できるようになると、レコメンデーションシステムはそれらをその結果と比較し、それらに従ってさらに多くの曲をレコメンデーションします。

このプロジェクトは少し複雑に聞こえるかもしれませんが、両方のモデルを作成すると、作業が簡単になります。

追加のヒント

レコメンダーシステムは、分類アルゴリズムに重点を置いています。 過去に作成したことがない場合は、このプロジェクトに進む前に、まず作成の練習をする必要があります。

ジャンルやアーティストに応じて分類することで、曲の小さなデータセットから始めることもできます。 たとえば、ユーザーがThe Weekndを聴いている場合、R＆BやPopなど、彼のジャンルに存在する他の曲を聴いている可能性が非常に高くなります。 これは、レコメンデーションシステムのデータベースを短縮するのに役立ちます。

詳細：初心者向けの13の興味深いニューラルネットワークプロジェクトのアイデアとトピック

ディープラーニングの詳細

音声分析と音声認識は、テキストや視覚に対応するものよりも比較的新しいテクノロジーです。 ただし、このリストからわかるように、このフィールドにはさまざまな実装と可能性があります。 人工知能とディープラーニングのおかげで、将来的にはより高度な音声分析が期待できます。

これらの音声処理プロジェクトは、氷山の一角にすぎません。 利用可能なデータ学習の他の多くのアプリケーションがあります。 よりディープラーニングプロジェクトを探索したい場合は、次のリソースをお勧めします。

• 13ニューラルネットワークプロジェクトのアイデア
• 知っておくべきGithubのトップ7ディープラーニングプロジェクト
• 16エキサイティングなディープラーニングプロジェクトのアイデア

また、機械学習とディープラーニングのコースを受講して、熟練したエキスパートになることもできます。 このコースでは、プロジェクト、ビデオ、および学習資料を通じて、業界のリーダーからのトレーニングを提供します。