Los 6 mejores proyectos y temas de procesamiento de voz para principiantes y experimentados [2022]

Todos hemos oído hablar de la clasificación de texto, la clasificación de imágenes, pero ¿has probado la clasificación de audio? Dejar clasificación; hay un montón de otras cosas que podemos hacer en audio mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. En este artículo, hablaremos sobre varios proyectos de procesamiento de voz.

Puede trabajar en estos proyectos para familiarizarse con las diferentes aplicaciones de IA en el análisis de audio y sonido. Desde clasificación de audio hasta sistemas de recomendación para música, hay muchas ideas de proyectos en esta lista. Entonces, vamos a sumergirnos.

Proyectos y temas de procesamiento del habla

1. Clasificar audio

La clasificación de audio se encuentra entre los proyectos de procesamiento de voz más solicitados. Como el aprendizaje profundo se enfoca en construir una red que se asemeje a una mente humana, el reconocimiento de sonido también es esencial. Si bien la clasificación de imágenes se ha vuelto mucho más avanzada y generalizada, la clasificación de audio sigue siendo un concepto relativamente nuevo.

Por lo tanto, puede trabajar en un proyecto de clasificación de audio y adelantarse a sus compañeros con facilidad. Quizás se pregunte cómo comenzaría a trabajar en un proyecto de clasificación de audio, pero no se preocupe porque Google lo respalda a través de AudioSet. AudioSet es una vasta colección de audio etiquetado que recopilaron de videos de YouTube. Todos duran 10 segundos y son increíblemente variados.

Puede usar los archivos de audio presentes en AudioSet para entrenar y probar su modelo. Están correctamente etiquetados, por lo que trabajar con ellos es relativamente más sencillo. Actualmente hay 632 clases de eventos de audio y más de dos millones de clips de sonido presentes en AudioSet. Compruebe Google AudioSet aquí .

Como principiante, concéntrese en extraer características específicas de un archivo de audio y analizarlo a través de una red neuronal. Puede usar pequeños clips de audio para entrenar la red neuronal.

Consejos adicionales

Utilice el aumento de datos para evitar el sobreajuste, lo que le molestaría mucho al realizar la clasificación de audio. Además, recomendamos utilizar una red neuronal convolucional, también conocida como CNN, para realizar la clasificación de audio. También puede utilizar la ralentización o la aceleración del sonido para satisfacer las necesidades de su modelo.

2. Genera huellas dactilares de audio

Una de las tecnologías más recientes e impresionantes es la huella digital de audio, por eso la hemos agregado a nuestra lista de proyectos de procesamiento de voz. Cuando genera una señal de audio extrayendo las características acústicas relevantes de una pieza de audio, luego condensa la señal de audio específica, llamamos a este proceso huella digital de audio. Puede decir que una huella digital de audio es un resumen de una señal de audio particular. Tienen el nombre de 'huella digital' porque cada huella digital de audio es única, al igual que las huellas digitales humanas.

Al generar huellas dactilares de audio, puede identificar la fuente de un sonido particular en cualquier instancia. Shazam es probablemente el ejemplo más famoso de una aplicación de huellas dactilares de audio. Shazam es una aplicación que permite identificar canciones escuchando una pequeña parte de las mismas.

Consejos adicionales

Un problema común en la generación de huellas dactilares de audio es el ruido de fondo. Si bien algunas personas usan soluciones de software para eliminar el ruido de fondo, puede intentar representar el audio en un formato diferente y eliminar el desorden innecesario de su archivo. Después de eso, puede implementar los algoritmos necesarios para distinguir las huellas dactilares.

Leer más: Aprendizaje profundo frente a redes neuronales: diferencia entre aprendizaje profundo y redes neuronales

3. Fuentes de audio separadas

Otro tema predominante entre los proyectos de procesamiento de voz es la separación de las fuentes de audio. En términos simples, la separación de fuentes de audio se enfoca en distinguir diferentes tipos de señales de fuentes de audio presentes en medio de las señales. Realiza la separación de fuentes de audio todos los días. Un ejemplo aproximado de separación de fuentes de audio en la vida real es cuando distingues la letra de una canción. En ese caso, está separando las señales de audio de las letras del resto de la música. ¡También puede usar el aprendizaje profundo para realizar esto!

Para trabajar en este proyecto, puede utilizar los conjuntos de datos LibriSpeech y UrbanNoise8k. El primero es una colección de clips de audio de personas leyendo libros sin ruido de fondo, mientras que el segundo es una colección de ruidos de fondo. Usando ambos, puede crear fácilmente un modelo que pueda distinguir señales de audio específicas entre sí. Puede convertir espectrogramas para facilitar su trabajo.

Consejos adicionales

Recuerda usar la función de pérdida ya que se enfoca en qué parte tienes que minimizar. Usando la función de pérdida, puede enseñarle a su modelo a ignorar los ruidos de fondo con mucha más facilidad. Aquí hay una excelente aplicación de separación de fuentes de audio como ejemplo .

4. Segmento de audio

Segmentar se refiere a dividir algo en diferentes partes según sus características. Entonces, la segmentación de audio es cuando segmentas las señales de audio según sus características únicas. Es una parte crucial de los proyectos de procesamiento de voz, y necesitaría realizar la segmentación de audio en casi todos los proyectos que hemos enumerado aquí. Es similar a la limpieza de datos pero en formato de audio.

Una excelente aplicación de la segmentación de audio es el monitoreo cardíaco, donde puede analizar el sonido de los latidos del corazón y separar sus dos segmentos para un análisis mejorado. Otra aplicación general de la segmentación de audio es el reconocimiento de voz, donde el sistema puede separar las palabras del ruido de fondo y mejorar el rendimiento del software de reconocimiento de voz.

Consejos adicionales

Aquí un excelente proyecto de segmentación de audio publicado en la prensa del MECS. Discute los fundamentos de la segmentación automática de audio y propone múltiples arquitecturas de segmentación para diferentes aplicaciones. Revisarlo sin duda sería útil para comprender mejor la segmentación de audio.

5. Etiquetas de música automatizadas

Este proyecto es similar al proyecto de clasificación de audio que discutimos anteriormente. Sin embargo, hay una ligera diferencia. El etiquetado de música ayuda a crear metadatos para las canciones para que las personas puedan encontrarlas fácilmente en una extensa base de datos. En el etiquetado de música, debe trabajar con varias clases. Por lo tanto, debe implementar un algoritmo de clasificación de etiquetas múltiples. Sin embargo, como hemos discutido en proyectos anteriores, comenzamos con lo básico, es decir, las funciones de audio.

Luego usaremos un clasificador que separa los archivos de audio de acuerdo a las similitudes en sus características. A diferencia de la clasificación de audio que discutimos en el proyecto anterior, aquí tendremos que usar un algoritmo de clasificación de etiquetas múltiples.

Como forma de práctica, debe comenzar con Million Song Dataset, una colección gratuita de pistas populares. El conjunto de datos no tiene audio y solo tiene características, por lo que se ha preparado previamente una sección extensa. Puede entrenar y probar su modelo utilizando el conjunto de datos Million Song fácilmente. Consulte el conjunto de datos de Million Song aquí .

Consejos adicionales

Puede utilizar las CNN para trabajar en este proyecto. Consulte este estudio de caso, que analiza el etiquetado de audio en detalle y utiliza Keras y CNN para esta tarea.

6. Sistema de recomendación de música

Los sistemas de recomendación son muy populares en estos días. Desde el comercio electrónico hasta los medios, casi todas las industrias B2C las están implementando para obtener sus beneficios. Un sistema de recomendación sugiere productos o servicios a un usuario de acuerdo con sus compras o comportamiento anteriores. El sistema de recomendación de Netflix es probablemente el más famoso entre los profesionales y entusiastas de la IA. Sin embargo, a diferencia del sistema de recomendaciones de Netflix, su sistema de recomendaciones estaría analizando el audio para predecir el comportamiento del usuario. Las plataformas de transmisión de música como Spotify ya están implementando dichos sistemas de recomendación para mejorar la experiencia del usuario.

Es un proyecto de nivel avanzado que podemos dividir en los siguientes apartados:

• Primero tendrás que crear un sistema de clasificación de audio que pueda distinguir las características específicas de una canción de otra. Este sistema analizará las canciones que más escucha nuestro usuario.
• Luego deberá crear un sistema de recomendación que analice esas características y encuentre los atributos comunes entre ellas.
• Después de eso, el sistema de clasificación de audio encontraría las características presentes en otras canciones que nuestro usuario aún no ha escuchado.
• Una vez que tenga esas funciones disponibles, su sistema de recomendación las comparará con sus hallazgos y recomendará más canciones de acuerdo con ellas.

Si bien este proyecto puede parecer un poco complicado, una vez que haya construido ambos modelos, las cosas serán más fáciles.

Consejos adicionales

Un sistema de recomendación se centra en los algoritmos de clasificación. Si no ha creado uno en el pasado, primero debe practicar la creación de uno antes de pasar a este proyecto.

También puede comenzar con un pequeño conjunto de datos de canciones clasificándolas según el género o el artista. Por ejemplo, si un usuario escucha The Weeknd, es muy probable que escuche otras canciones presentes en sus géneros, como R&B y Pop. Esto le ayudará a acortar la base de datos para su sistema de recomendación.

Más información: 13 interesantes ideas y temas de proyectos de redes neuronales para principiantes

Obtenga más información sobre el aprendizaje profundo

El análisis de audio y el reconocimiento de voz son tecnologías relativamente nuevas que sus contrapartes textuales y visuales. Sin embargo, como puede ver en esta lista, varias implementaciones y posibilidades están presentes en este campo. Gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, podemos esperar un análisis de audio más avanzado en el futuro.

Estos proyectos de procesamiento de voz son solo la punta del iceberg. Hay muchas otras aplicaciones de aprendizaje de datos disponibles. Si desea explorar más proyectos de aprendizaje profundo, le recomendamos estos recursos:

• 13 ideas de proyectos de redes neuronales
• Los 7 mejores proyectos de aprendizaje profundo en Github que debes conocer
• 16 emocionantes ideas para proyectos de aprendizaje profundo

Además, puede tomar un curso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para convertirse en un experto competente. El curso le brindará capacitación de líderes de la industria a través de proyectos, videos y materiales de estudio.