I 6 migliori progetti e argomenti di elaborazione vocale per principianti ed esperti [2022]

Abbiamo tutti sentito parlare di classificazione del testo, classificazione delle immagini, ma hai provato la classificazione dell'audio? Lascia la classificazione; ci sono un sacco di altre cose che possiamo fare in audio usando l'intelligenza artificiale e il deep learning. In questo articolo parleremo di vari progetti di elaborazione vocale.

Puoi lavorare su questi progetti per acquisire maggiore familiarità con le diverse applicazioni dell'IA nell'analisi audio e del suono. Dalla classificazione audio ai sistemi di raccomandazione per la musica, ci sono molte idee di progetto in questo elenco. Quindi, tuffiamoci.

Progetti e argomenti di elaborazione vocale

1. Classifica l'audio

La classificazione audio è tra i progetti di elaborazione vocale più richiesti. Poiché il deep learning si concentra sulla costruzione di una rete che assomigli a una mente umana, anche il riconoscimento del suono è essenziale. Sebbene la classificazione delle immagini sia diventata molto avanzata e diffusa, la classificazione dell'audio è ancora un concetto relativamente nuovo.

Quindi, puoi lavorare su un progetto di classificazione audio e superare facilmente i tuoi colleghi. Potresti chiederti come inizieresti a lavorare su un progetto di classificazione audio, ma non preoccuparti perché Google ti ha dato le spalle tramite AudioSet. AudioSet è una vasta raccolta di audio etichettati che hanno raccolto dai video di YouTube. Sono tutti lunghi 10 secondi e sono incredibilmente vari.

Puoi utilizzare i file audio presenti in AudioSet per addestrare e testare il tuo modello. Sono etichettati correttamente, quindi lavorare con loro è relativamente più semplice. Ci sono attualmente 632 classi di eventi audio e più di due milioni di clip audio presenti in AudioSet. Controlla Google AudioSet qui .

Come principiante, concentrati sull'estrazione di caratteristiche specifiche da un file audio e sull'analisi attraverso una rete neurale. È possibile utilizzare piccoli clip audio per addestrare la rete neurale.

Suggerimenti aggiuntivi

Usa l'aumento dei dati per evitare l'overfitting, che ti darebbe molto fastidio durante l'esecuzione della classificazione audio. Inoltre, si consiglia di utilizzare una rete neurale convoluzionale, nota anche come CNN, per eseguire la classificazione audio. Potresti anche usare il rallentamento o l'accelerazione del suono per soddisfare le esigenze del tuo modello.

2. Genera impronte digitali audio

Una delle tecnologie più recenti e impressionanti è l'impronta digitale dell'audio, ecco perché l'abbiamo aggiunta al nostro elenco di progetti di elaborazione vocale. Quando si genera un segnale audio estraendo le caratteristiche acustiche rilevanti da un pezzo audio, quindi si condensa il segnale audio specifico, questo processo viene chiamato fingerprinting audio. Si può dire che un'impronta digitale audio è un riassunto di un particolare segnale audio. Hanno il nome "impronta digitale" perché ogni impronta digitale audio è unica, proprio come le impronte digitali umane.

Generando impronte digitali audio, puoi identificare la fonte di un particolare suono in qualsiasi momento. Shazam è probabilmente l'esempio più famoso di applicazione di fingerprinting audio. Shazam è un'app che consente alle persone di identificare le canzoni ascoltandole attraverso una piccola sezione delle stesse.

Suggerimenti aggiuntivi

Un problema comune nella generazione di impronte digitali audio è il rumore di fondo. Mentre alcune persone utilizzano soluzioni software per eliminare il rumore di fondo, puoi provare a rappresentare l'audio in un formato diverso e rimuovere il disordine non necessario dal tuo file. Successivamente, puoi implementare gli algoritmi richiesti per distinguere le impronte digitali.

Per saperne di più: Deep Learning vs reti neurali: differenza tra deep learning e reti neurali

3. Sorgenti audio separate

Un altro argomento prevalente tra i progetti di elaborazione vocale è la separazione delle sorgenti audio. In termini semplici, la separazione della sorgente audio si concentra sulla distinzione tra diversi tipi di segnali della sorgente audio presenti nel mezzo dei segnali. Esegui la separazione della sorgente audio ogni giorno. Un esempio approssimativo di separazione delle sorgenti audio nella vita reale è quando si distinguono i testi di una canzone. In tal caso, stai separando i segnali audio dei testi dal resto della musica. Puoi usare il deep learning per eseguire anche questo!

Per lavorare su questo progetto, puoi utilizzare i set di dati LibriSpeech e UrbanNoise8k. Il primo è una raccolta di clip audio di persone che leggono libri senza alcun rumore di sottofondo, mentre il secondo è una raccolta di rumori di sottofondo. Usandoli entrambi, puoi facilmente creare un modello in grado di distinguere specifici segnali audio l'uno dall'altro. Puoi convertire gli spettrogrammi per semplificare il tuo lavoro.

Suggerimenti aggiuntivi

Ricorda di utilizzare la funzione di perdita in quanto si concentra su quale parte devi ridurre al minimo. Usando la funzione di perdita, puoi insegnare al tuo modello a ignorare i rumori di sottofondo con molta più facilità. Ecco un'eccellente app per la separazione della sorgente audio come esempio .

4. Segmenta l'audio

La segmentazione si riferisce alla divisione di qualcosa in parti diverse in base alle loro caratteristiche. Quindi, la segmentazione audio è quando si segmentano i segnali audio in base alle loro caratteristiche uniche. È una parte cruciale dei progetti di elaborazione vocale e dovresti eseguire la segmentazione dell'audio su quasi tutti i progetti che abbiamo elencato qui. È simile alla pulizia dei dati ma nel formato audio.

Un'eccellente applicazione della segmentazione audio è il monitoraggio del cuore, in cui è possibile analizzare il suono dei battiti cardiaci e separarne i due segmenti per un'analisi avanzata. Un'altra applicazione generale della segmentazione audio è nel riconoscimento vocale, in cui il sistema può separare le parole dal rumore di fondo e migliorare le prestazioni del software di riconoscimento vocale.

Suggerimenti aggiuntivi

Ecco un ottimo progetto di segmentazione audio pubblicato sulla stampa MECS. Discute i fondamenti della segmentazione audio automatica e propone architetture di segmentazione multiple per diverse applicazioni. Passarci attraverso sarebbe sicuramente utile per comprendere meglio la segmentazione dell'audio.

5. Tag musicali automatizzati

Questo progetto è simile al progetto di classificazione audio di cui abbiamo discusso in precedenza. Tuttavia, c'è una leggera differenza. Il tagging musicale aiuta a creare metadati per i brani in modo che le persone possano trovarli facilmente in un ampio database. Nel tagging musicale, devi lavorare con più classi. Quindi devi implementare un algoritmo di classificazione multi-etichetta. Tuttavia, come abbiamo discusso in progetti precedenti, iniziamo con le basi, ovvero le funzionalità audio.

Quindi useremo un classificatore che separa i file audio in base alle somiglianze nelle loro caratteristiche. A differenza della classificazione audio di cui abbiamo discusso nel progetto sopra, dovremo utilizzare un algoritmo di classificazione multi-etichetta qui.

Come forma di pratica, dovresti iniziare con Million Song Dataset, una raccolta gratuita di brani popolari. Il set di dati non ha audio e ha solo funzionalità, quindi una sezione estesa è già pronta. Puoi addestrare e testare il tuo modello utilizzando facilmente il set di dati Million Song. Dai un'occhiata al set di dati Million Song qui .

Suggerimenti aggiuntivi

Puoi usare le CNN per lavorare su questo progetto. Dai un'occhiata a questo case study, che discute in dettaglio la codifica audio e utilizza Keras e CNN per questo compito.

6. Sistema di raccomandazione per la musica

I sistemi di raccomandazione sono molto popolari in questi giorni. Dall'eCommerce ai media, quasi tutti i settori B2C li stanno implementando per trarne vantaggio. Un sistema di suggerimenti suggerisce prodotti o servizi a un utente in base ai suoi acquisti o comportamenti passati. Il sistema di raccomandazione di Netflix è probabilmente il più famoso tra i professionisti dell'IA e gli appassionati allo stesso modo. Tuttavia, a differenza del sistema di consigli di Netflix, il tuo sistema di consigli analizzerebbe l'audio per prevedere il comportamento dell'utente. Le piattaforme di streaming musicale come Spotify stanno già implementando tali sistemi di raccomandazione per migliorare l'esperienza dell'utente.

È un progetto di livello avanzato che possiamo suddividere nelle seguenti sezioni:

• Dovrai prima creare un sistema di classificazione audio in grado di distinguere le caratteristiche specifiche di una canzone dall'altra. Questo sistema analizzerà le canzoni che il nostro utente ascolta di più.
• Dovrai quindi creare un sistema di raccomandazioni che analizzi tali funzionalità e trovi gli attributi comuni tra di esse.
• Successivamente, il sistema di classificazione audio ritroverebbe le funzionalità presenti in altri brani che il nostro utente non ha ancora ascoltato.
• Una volta che hai queste funzionalità disponibili, il tuo sistema di consigli le confronterà con i suoi risultati e consiglierà più brani in base ad essi.

Anche se questo progetto può sembrare un po' complicato, una volta costruiti entrambi i modelli, le cose diventeranno più facili.

Suggerimenti aggiuntivi

Un sistema di raccomandazione si concentra sugli algoritmi di classificazione. Se non ne hai creato uno in passato, dovresti prima esercitarti a costruirne uno prima di passare a questo progetto.

Puoi anche iniziare con un piccolo set di dati di brani classificandoli in base al genere o all'artista. Ad esempio, se un utente ascolta The Weeknd, è molto probabile che ascolti altri brani presenti nei suoi generi, come R&B e Pop. Questo ti aiuterà ad abbreviare il database per il tuo sistema di raccomandazioni.

Ulteriori informazioni: 13 interessanti idee e argomenti per progetti di rete neurale per principianti

Ulteriori informazioni sull'apprendimento profondo

L'analisi audio e il riconoscimento vocale sono tecnologie relativamente nuove rispetto alle loro controparti testuali e visive. Tuttavia, come puoi vedere in questo elenco, in questo campo sono presenti varie implementazioni e possibilità. Grazie all'intelligenza artificiale e al deep learning, in futuro possiamo aspettarci un'analisi audio più avanzata.

Questi progetti di elaborazione vocale sono solo la punta dell'iceberg. Sono disponibili molte altre applicazioni di apprendimento dei dati. Se desideri esplorare altri progetti di deep learning, ti consigliamo queste risorse:

• 13 Idee per progetti di reti neurali
• I 7 migliori progetti di deep learning in Github che dovresti conoscere
• 16 Idee entusiasmanti per progetti di apprendimento profondo

Inoltre, puoi seguire un corso di machine learning e deep learning per diventare un esperto competente. Il corso ti fornirà la formazione dei leader del settore attraverso progetti, video e materiali di studio.