6 Proyek & Topik Pemrosesan Pidato Teratas Untuk Pemula & Berpengalaman [2022]

Kita semua pernah mendengar tentang klasifikasi teks, klasifikasi gambar, tetapi apakah Anda pernah mencoba klasifikasi audio? klasifikasi cuti; ada banyak hal lain yang dapat kita lakukan dalam audio dengan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam. Pada artikel ini, kita akan berbicara tentang berbagai proyek pemrosesan ucapan.

Anda dapat mengerjakan proyek ini untuk lebih mengenal berbagai aplikasi AI dalam analisis audio dan suara. Dari klasifikasi audio hingga sistem rekomendasi untuk musik, ada banyak ide proyek dalam daftar ini. Jadi, mari selami.

Proyek & Topik Pemrosesan Pidato

1. Klasifikasi Audio

Klasifikasi audio adalah salah satu proyek pemrosesan ucapan yang paling banyak diminati. Karena pembelajaran mendalam berfokus pada membangun jaringan yang menyerupai pikiran manusia, pengenalan suara juga penting. Sementara klasifikasi gambar telah menjadi jauh lebih maju dan tersebar luas, klasifikasi audio masih merupakan konsep yang relatif baru.

Jadi, Anda dapat mengerjakan proyek klasifikasi audio dan mengungguli rekan-rekan Anda dengan mudah. Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana Anda akan mulai mengerjakan proyek klasifikasi audio, tetapi jangan khawatir karena Google mendukung Anda melalui AudioSet. AudioSet adalah kumpulan besar audio berlabel yang mereka kumpulkan dari video YouTube. Semuanya berdurasi 10 detik dan sangat bervariasi.

Anda dapat menggunakan file audio yang ada di AudioSet untuk melatih dan menguji model Anda. Mereka diberi label dengan benar, jadi bekerja dengan mereka relatif lebih mudah. Saat ini ada 632 kelas acara audio dan lebih dari dua juta klip suara hadir di AudioSet. Periksa Google AudioSet di sini .

Sebagai pemula, fokuslah untuk mengekstrak fitur tertentu dari file audio dan menganalisisnya melalui jaringan saraf. Anda dapat menggunakan klip audio kecil untuk melatih jaringan saraf.

Kiat Tambahan

Gunakan Augmentasi Data untuk menghindari overfitting, yang akan sangat mengganggu Anda saat melakukan klasifikasi audio. Selain itu, kami merekomendasikan penggunaan jaringan saraf convolutional, juga dikenal sebagai CNN, untuk melakukan klasifikasi audio. Anda juga dapat menggunakan memperlambat atau mempercepat suara agar sesuai dengan kebutuhan model Anda.

2. Hasilkan Sidik Jari Audio

Salah satu teknologi terbaru dan mengesankan adalah sidik jari audio, itulah sebabnya kami menambahkannya dalam daftar proyek pemrosesan ucapan kami. Saat Anda menghasilkan sinyal audio dengan mengekstrak fitur akustik yang relevan dari sepotong audio, lalu memadatkan sinyal audio tertentu, kami menyebutnya proses sidik jari audio. Anda dapat mengatakan bahwa sidik jari audio adalah ringkasan dari sinyal audio tertentu. Mereka memiliki nama 'sidik jari' di dalamnya karena setiap sidik jari audio itu unik, sama seperti sidik jari manusia.

Dengan menghasilkan sidik jari audio, Anda dapat mengidentifikasi sumber suara tertentu kapan saja. Shazam mungkin adalah contoh aplikasi sidik jari audio yang paling terkenal. Shazam adalah aplikasi yang memungkinkan orang mengidentifikasi lagu dengan mendengarkan melalui bagian kecil yang sama.

Kiat Tambahan

Masalah umum dalam menghasilkan sidik jari audio adalah kebisingan latar belakang. Sementara beberapa orang menggunakan solusi perangkat lunak untuk menghilangkan kebisingan latar belakang, Anda dapat mencoba menampilkan audio dalam format yang berbeda dan menghapus kekacauan yang tidak perlu dari file Anda. Setelah itu, Anda dapat menerapkan algoritma yang diperlukan untuk membedakan sidik jari.

Baca selengkapnya: Deep Learning vs Neural Network: Perbedaan Antara Deep Learning dan Neural Network

3. Sumber Audio Terpisah

Topik umum lainnya di antara proyek pemrosesan ucapan adalah pemisahan sumber audio. Secara sederhana, pemisahan sumber audio berfokus pada pembedaan berbagai jenis sinyal sumber audio yang ada di tengah-tengah sinyal. Anda melakukan pemisahan sumber audio setiap hari. Contoh kasar pemisahan sumber audio dalam kehidupan nyata adalah saat Anda membedakan lirik sebuah lagu. Dalam hal ini, Anda memisahkan sinyal audio lirik dari musik lainnya. Anda dapat menggunakan pembelajaran mendalam untuk melakukan ini juga!

Untuk mengerjakan proyek ini, Anda dapat menggunakan kumpulan data LibriSpeech dan UrbanNoise8k. Yang pertama adalah kumpulan klip audio orang yang membaca buku tanpa kebisingan latar belakang, sedangkan yang terakhir adalah kumpulan suara latar. Dengan menggunakan keduanya, Anda dapat dengan mudah membuat model yang dapat membedakan sinyal audio tertentu satu sama lain. Anda dapat mengonversi spektogram untuk mempermudah pekerjaan Anda.

Kiat Tambahan

Ingatlah untuk menggunakan fungsi kerugian karena berfokus pada bagian mana yang harus Anda minimalkan. Dengan menggunakan fungsi loss, Anda dapat mengajarkan model Anda untuk mengabaikan kebisingan latar belakang dengan lebih mudah. Berikut adalah aplikasi pemisahan sumber audio yang sangat baik sebagai contoh .

4. Segmen Audio

Segmentasi mengacu pada membagi sesuatu menjadi bagian-bagian yang berbeda sesuai dengan fitur-fiturnya. Jadi, segmentasi audio adalah ketika Anda mengelompokkan sinyal audio menurut karakteristik uniknya. Ini adalah bagian penting dari proyek pemrosesan ucapan, dan Anda perlu melakukan segmentasi audio di hampir semua proyek yang kami cantumkan di sini. Ini mirip dengan pembersihan data tetapi dalam format audio.

Aplikasi segmentasi audio yang sangat baik adalah pemantauan jantung, di mana Anda dapat menganalisis suara detak jantung dan memisahkan dua segmennya untuk analisis yang lebih baik. Aplikasi umum lainnya dari segmentasi audio adalah dalam pengenalan suara, di mana sistem dapat memisahkan kata-kata dari kebisingan latar belakang dan meningkatkan kinerja perangkat lunak pengenalan suara.

Kiat Tambahan

Inilah proyek segmentasi audio luar biasa yang diterbitkan di media MECS. Ini membahas dasar-dasar segmentasi audio otomatis dan mengusulkan beberapa arsitektur segmentasi untuk aplikasi yang berbeda. Menelusurinya tentu akan berguna dalam memahami segmentasi audio dengan lebih baik.

5. Tag Musik Otomatis

Proyek ini mirip dengan proyek klasifikasi audio yang telah kita bahas sebelumnya. Namun, ada sedikit perbedaan. Penandaan musik membantu dalam membuat metadata untuk lagu sehingga orang dapat menemukannya dengan mudah di database yang ekstensif. Dalam penandaan musik, Anda harus bekerja dengan banyak kelas. Jadi, Anda harus menerapkan algoritma klasifikasi multi-label. Namun, seperti yang telah kita bahas di proyek sebelumnya, kita mulai dengan dasar-dasarnya, alias fitur audio.

Kemudian kita akan menggunakan classifier yang memisahkan file audio berdasarkan kesamaan fiturnya. Tidak seperti klasifikasi audio yang kita bahas dalam proyek di atas, kita harus menggunakan algoritma klasifikasi multi-label di sini.

Sebagai bentuk latihan, Anda harus mulai dengan Kumpulan Data Sejuta Lagu, kumpulan lagu populer gratis. Dataset tidak memiliki audio, dan hanya memiliki fitur, jadi bagian ekstensif sudah dilakukan sebelumnya. Anda dapat melatih dan menguji model Anda dengan menggunakan kumpulan data Million Song dengan mudah. Lihat kumpulan data Million Song di sini .

Kiat Tambahan

Anda dapat menggunakan CNN untuk mengerjakan proyek ini. Lihat studi kasus ini, yang membahas penandaan audio secara mendetail dan menggunakan Keras dan CNN untuk tugas ini.

6. Sistem Rekomendasi untuk Musik

Sistem rekomendasi sangat populer akhir-akhir ini. Dari eCommerce hingga media, hampir setiap industri B2C menerapkannya untuk menuai keuntungannya. Sistem pemberi rekomendasi menyarankan produk atau layanan kepada pengguna sesuai dengan pembelian atau perilaku mereka sebelumnya. Sistem rekomendasi Netflix mungkin yang paling terkenal di antara para profesional dan penggemar AI. Namun, tidak seperti sistem rekomendasi Netflix, sistem rekomendasi Anda akan menganalisis audio untuk memprediksi perilaku pengguna. Platform streaming musik seperti Spotify sudah menerapkan sistem rekomendasi tersebut untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Ini adalah proyek tingkat lanjut yang dapat kita bagi menjadi beberapa bagian berikut:

• Pertama-tama Anda harus membuat sistem klasifikasi audio yang dapat membedakan fitur khusus sebuah lagu dari yang lain. Sistem ini akan menganalisis lagu yang paling sering didengarkan oleh pengguna kami.
• Anda kemudian harus membangun sistem rekomendasi yang menganalisis fitur-fitur tersebut dan menemukan atribut umum di antara fitur-fitur tersebut.
• Setelah itu, sistem klasifikasi audio akan menemukan fitur yang ada di lagu lain yang belum didengarkan pengguna kami.
• Setelah fitur tersebut tersedia, sistem rekomendasi Anda akan membandingkannya dengan temuannya dan merekomendasikan lebih banyak lagu menurut mereka.

Meskipun proyek ini mungkin terdengar sedikit rumit, setelah Anda membuat kedua model, semuanya akan menjadi lebih mudah.

Kiat Tambahan

Sebuah sistem rekomendasi berfokus pada algoritma klasifikasi. Jika Anda belum pernah membuatnya, Anda harus berlatih membangunnya terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke proyek ini.

Anda juga dapat memulai dengan kumpulan data kecil lagu dengan mengelompokkannya menurut genre atau artis. Misalnya, jika pengguna mendengarkan The Weeknd, kemungkinan besar mereka akan mendengarkan lagu lain yang ada dalam genrenya, seperti R&B dan Pop. Ini akan membantu Anda mempersingkat database untuk sistem rekomendasi Anda.

Pelajari lebih lanjut: 13 Ide & Topik Proyek Neural Network yang Menarik untuk Pemula

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Pembelajaran Mendalam

Analisis audio dan pengenalan suara adalah teknologi yang relatif baru dibandingkan dengan tekstual dan visualnya. Namun, seperti yang Anda lihat dalam daftar ini, berbagai implementasi dan kemungkinan hadir di bidang ini. Berkat kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, kami dapat mengharapkan analisis audio yang lebih canggih di masa mendatang.

Proyek pemrosesan ucapan ini hanyalah puncak gunung es. Ada banyak aplikasi lain dari pembelajaran data yang tersedia. Jika Anda ingin menjelajahi proyek pembelajaran yang lebih mendalam, kami merekomendasikan sumber daya berikut:

• 13 ide Proyek Jaringan Saraf
• 7 Proyek Pembelajaran Mendalam Teratas di Github Yang Harus Anda Ketahui
• 16 Ide Proyek Pembelajaran Mendalam yang Menyenangkan

Selain itu, Anda dapat mengikuti kursus pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menjadi ahli yang mahir. Kursus ini akan memberi Anda pelatihan dari para pemimpin industri melalui proyek, video, dan materi studi.