Top 6 des projets et sujets de traitement de la parole pour débutants et expérimentés [2022]

Nous avons tous entendu parler de la classification de texte, de la classification d'images, mais avez-vous essayé la classification audio ? Classement des congés ; il y a une tonne d'autres choses que nous pouvons faire dans l'audio en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur. Dans cet article, nous parlerons de divers projets de traitement de la parole.

Vous pouvez travailler sur ces projets pour vous familiariser avec les différentes applications de l'IA dans l'analyse audio et sonore. De la classification audio aux systèmes de recommandation pour la musique, il existe de nombreuses idées de projets dans cette liste. Alors, plongeons dedans.

Projets et sujets de traitement de la parole

1. Classer l'audio

La classification audio fait partie des projets de traitement de la parole les plus demandés. Comme l'apprentissage en profondeur se concentre sur la construction d'un réseau qui ressemble à un esprit humain, la reconnaissance sonore est également essentielle. Alors que la classification des images est devenue très avancée et répandue, la classification audio est encore un concept relativement nouveau.

Ainsi, vous pouvez travailler sur un projet de classification audio et devancer facilement vos pairs. Vous vous demandez peut-être comment vous commenceriez à travailler sur un projet de classification audio, mais ne vous inquiétez pas car Google vous soutient via AudioSet. AudioSet est une vaste collection d'audio étiquetés qu'ils ont collectés à partir de vidéos YouTube. Ils durent tous 10 secondes et sont incroyablement variés.

Vous pouvez utiliser les fichiers audio présents dans AudioSet pour entraîner et tester votre modèle. Ils sont correctement étiquetés, donc travailler avec eux est relativement plus simple. Il existe actuellement 632 classes d'événements audio et plus de deux millions de clips audio présents dans AudioSet. Vérifiez Google AudioSet ici .

En tant que débutant, concentrez-vous sur l'extraction de caractéristiques spécifiques d'un fichier audio et sur son analyse via un réseau de neurones. Vous pouvez utiliser de petits clips audio pour former le réseau de neurones.

Conseils supplémentaires

Utilisez Data Augmentation pour éviter le surajustement, ce qui vous dérangerait beaucoup lors de la classification audio. De plus, nous vous recommandons d'utiliser un réseau neuronal convolutif, également connu sous le nom de CNN, pour effectuer la classification audio. Vous pouvez également ralentir ou accélérer le son en fonction des besoins de votre modèle.

2. Générer des empreintes digitales audio

L'empreinte audio est l'une des technologies les plus récentes et les plus impressionnantes. C'est pourquoi nous l'avons ajoutée à notre liste de projets de traitement de la parole. Lorsque vous générez un signal audio en extrayant les caractéristiques acoustiques pertinentes d'un morceau d'audio, puis condensez le signal audio spécifique, nous appelons ce processus l'empreinte audio. Vous pouvez dire qu'une empreinte audio est un résumé d'un signal audio particulier. Ils portent le nom d'« empreintes digitales », car chaque empreinte audio est unique, tout comme les empreintes digitales humaines.

En générant des empreintes audio, vous pouvez identifier la source d'un son particulier à tout moment. Shazam est probablement l'exemple le plus célèbre d'une application d'empreintes digitales audio. Shazam est une application qui permet aux utilisateurs d'identifier des chansons en écoutant une petite section de celles-ci.

Conseils supplémentaires

Un problème courant dans la génération d'empreintes digitales audio est le bruit de fond. Alors que certaines personnes utilisent des solutions logicielles pour éliminer le bruit de fond, vous pouvez essayer de représenter l'audio dans un format différent et supprimer l'encombrement inutile de votre fichier. Après cela, vous pouvez implémenter les algorithmes requis pour distinguer les empreintes digitales.

Lire la suite : Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones : différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones

3. Sources audio séparées

Un autre sujet courant parmi les projets de traitement de la parole est la séparation des sources audio. En termes simples, la séparation des sources audio se concentre sur la distinction des différents types de signaux de source audio présents au milieu des signaux. Vous effectuez quotidiennement la séparation des sources audio. Un exemple approximatif de séparation de source audio dans la vie réelle est lorsque vous distinguez les paroles d'une chanson. Dans ce cas, vous séparez les signaux audio des paroles du reste de la musique. Vous pouvez également utiliser l'apprentissage en profondeur pour effectuer cela !

Pour travailler sur ce projet, vous pouvez utiliser les jeux de données LibriSpeech et UrbanNoise8k. Le premier est une collection de clips audio de personnes lisant des livres sans aucun bruit de fond, tandis que le second est une collection de bruits de fond. En utilisant les deux, vous pouvez facilement créer un modèle capable de distinguer des signaux audio spécifiques les uns des autres. Vous pouvez convertir des spectrogrammes pour vous faciliter la tâche.

Conseils supplémentaires

N'oubliez pas d'utiliser la fonction de perte car elle se concentre sur la partie que vous devez minimiser. En utilisant la fonction de perte, vous pouvez apprendre à votre modèle à ignorer les bruits de fond avec beaucoup plus de facilité. Voici une excellente application de séparation de source audio à titre d'exemple .

4. Segmentation audio

La segmentation consiste à diviser quelque chose en différentes parties en fonction de leurs caractéristiques. Ainsi, la segmentation audio consiste à segmenter les signaux audio en fonction de leurs caractéristiques uniques. C'est une partie cruciale des projets de traitement de la parole, et vous devrez effectuer une segmentation audio sur presque tous les projets que nous avons répertoriés ici. C'est similaire au nettoyage des données mais au format audio.

Une excellente application de la segmentation audio est la surveillance cardiaque, où vous pouvez analyser le son des battements cardiaques et séparer ses deux segments pour une analyse améliorée. Une autre application générale de la segmentation audio concerne la reconnaissance vocale, où le système peut séparer les mots du bruit de fond et améliorer les performances du logiciel de reconnaissance vocale.

Conseils supplémentaires

Voici un excellent projet de segmentation audio publié dans la presse MECS. Il aborde les principes fondamentaux de la segmentation audio automatique et propose plusieurs architectures de segmentation pour différentes applications. Le parcourir serait certainement utile pour mieux comprendre la segmentation audio.

5. Balises musicales automatisées

Ce projet est similaire au projet de classification audio dont nous avons parlé précédemment. Cependant, il y a une légère différence. Le balisage musical aide à créer des métadonnées pour les chansons afin que les gens puissent les trouver facilement dans une base de données étendue. Dans le balisage musical, vous devez travailler avec plusieurs classes. Vous devez donc implémenter un algorithme de classification multi-étiquettes. Cependant, comme nous en avons discuté dans des projets précédents, nous commençons par les bases, c'est-à-dire les fonctionnalités audio.

Ensuite, nous utiliserons un classificateur qui sépare les fichiers audio en fonction des similitudes dans leurs caractéristiques. Contrairement à la classification audio dont nous avons discuté dans le projet ci-dessus, nous devrons utiliser un algorithme de classification multi-étiquettes ici.

Comme forme de pratique, vous devriez commencer avec le Million Song Dataset, une collection gratuite de morceaux populaires. L'ensemble de données n'a pas d'audio, et il n'a que des fonctionnalités, donc une section complète est pré-faite. Vous pouvez facilement former et tester votre modèle en utilisant le jeu de données Million Song. Découvrez l'ensemble de données Million Song ici .

Conseils supplémentaires

Vous pouvez utiliser les CNN pour travailler sur ce projet. Consultez cette étude de cas, qui traite en détail du marquage audio et utilise Keras et CNN pour cette tâche.

6. Système de recommandation pour la musique

Les systèmes de recommandation sont très populaires de nos jours. Du commerce électronique aux médias, presque tous les secteurs B2C les mettent en œuvre pour en récolter les bénéfices. Un système de recommandation suggère des produits ou des services à un utilisateur en fonction de ses achats ou de son comportement antérieurs. Le système de recommandation de Netflix est probablement le plus célèbre parmi les professionnels et les passionnés de l'IA. Cependant, contrairement au système de recommandation de Netflix, votre système de recommandation analyserait l'audio pour prédire le comportement de l'utilisateur. Les plates-formes de streaming musical telles que Spotify mettent déjà en œuvre de tels systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience utilisateur.

Il s'agit d'un projet de niveau avancé que nous pouvons diviser en plusieurs sections :

• Vous devrez d'abord créer un système de classification audio qui peut distinguer les caractéristiques spécifiques d'une chanson de l'autre. Ce système analysera les chansons que notre utilisateur écoute le plus.
• Vous devrez ensuite créer un système de recommandation qui analyse ces fonctionnalités et trouve les attributs communs entre elles.
• Après cela, le système de classification audio trouverait les caractéristiques présentes dans d'autres chansons que notre utilisateur n'a pas encore écoutées.
• Une fois que vous avez ces fonctionnalités disponibles, votre système de recommandation les comparera avec ses résultats et recommandera plus de chansons en fonction de celles-ci.

Bien que ce projet puisse sembler un peu compliqué, une fois que vous aurez construit les deux modèles, les choses deviendront plus faciles.

Conseils supplémentaires

Un système de recommandation se concentre sur les algorithmes de classification. Si vous n'en avez pas créé par le passé, vous devez d'abord vous entraîner à en créer un avant de passer à ce projet.

Vous pouvez également commencer avec un petit ensemble de données de chansons en les classant selon le genre ou l'artiste. Par exemple, si un utilisateur écoute The Weeknd, il est fort probable qu'il écoute d'autres chansons présentes dans ses genres, comme le R&B et la Pop. Cela vous aidera à raccourcir la base de données de votre système de recommandation.

En savoir plus : 13 idées et sujets de projets de réseau de neurones intéressants pour les débutants

En savoir plus sur l'apprentissage en profondeur

L'analyse audio et la reconnaissance vocale sont des technologies relativement nouvelles par rapport à leurs homologues textuels et visuels. Cependant, comme vous pouvez le voir dans cette liste, diverses implémentations et possibilités sont présentes dans ce domaine. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage en profondeur, nous pouvons nous attendre à une analyse audio plus avancée à l'avenir.

Ces projets de traitement de la parole ne sont que la pointe de l'iceberg. Il existe de nombreuses autres applications d'apprentissage de données disponibles. Si vous souhaitez explorer davantage de projets d'apprentissage en profondeur, nous vous recommandons ces ressources :

• 13 idées de projet de réseau de neurones
• Top 7 des projets d'apprentissage en profondeur dans Github que vous devriez connaître
• 16 idées passionnantes de projets d'apprentissage en profondeur

En outre, vous pouvez suivre un cours d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour devenir un expert compétent. Le cours vous fournira une formation dispensée par des leaders de l'industrie à travers des projets, des vidéos et du matériel d'étude.