초보자 및 경험자를 위한 상위 6개 음성 처리 프로젝트 및 주제 [2022]

텍스트 분류, 이미지 분류에 대해 모두 들어보았지만 오디오 분류를 사용해 보셨나요? 휴가 분류; 인공 지능과 딥 러닝을 사용하여 오디오에서 할 수 있는 다른 일들이 많이 있습니다. 이 기사에서는 다양한 음성 처리 프로젝트에 대해 이야기할 것입니다.

이러한 프로젝트에서 작업하여 오디오 및 사운드 분석에서 AI의 다양한 응용 프로그램에 더 익숙해질 수 있습니다. 오디오 분류에서 음악 추천 시스템에 이르기까지 이 목록에는 많은 프로젝트 아이디어가 있습니다. 그럼 본격적으로 들어가 볼까요?

음성 처리 프로젝트 및 주제

1. 오디오 분류

오디오 분류는 가장 수요가 많은 음성 처리 프로젝트 중 하나입니다. 딥러닝은 사람의 마음을 닮은 네트워크를 구축하는 데 초점을 맞추는 만큼 소리 인식도 필수다. 이미지 분류가 훨씬 발전되고 널리 보급되었지만 오디오 분류는 여전히 비교적 새로운 개념입니다.

따라서 오디오 분류 프로젝트에서 작업하고 동료보다 쉽게 ​​앞서 나갈 수 있습니다. 오디오 분류 프로젝트 작업을 시작하는 방법이 궁금할 수도 있지만 Google이 AudioSet을 통해 지원하므로 걱정하지 마십시오. AudioSet은 YouTube 동영상에서 수집한 레이블이 지정된 오디오의 방대한 컬렉션입니다. 모두 10초 길이로 매우 다양합니다.

AudioSet에 있는 오디오 파일을 사용하여 모델을 훈련하고 테스트할 수 있습니다. 레이블이 올바르게 지정되어 있어 작업이 비교적 간단합니다. 현재 AudioSet에는 632개의 오디오 이벤트 클래스와 2백만 개 이상의 사운드 클립이 있습니다. 여기에서 Google AudioSet을 확인하십시오 .

초보자는 오디오 파일에서 특정 기능을 추출하고 신경망을 통해 분석하는 데 집중합니다. 작은 오디오 클립을 사용하여 신경망을 훈련할 수 있습니다.

추가 팁

데이터 증대를 사용하여 오디오 분류를 수행하는 동안 많이 귀찮게 할 과적합을 방지하십시오. 또한 CNN이라고도 하는 합성곱 신경망을 사용하여 오디오 분류를 수행하는 것이 좋습니다. 또한 모델의 요구 사항에 맞게 사운드의 속도를 낮추거나 높일 수도 있습니다.

2. 오디오 지문 생성

가장 최근의 인상적인 기술 중 하나는 오디오 핑거프린팅입니다. 그래서 음성 처리 프로젝트 목록에 추가했습니다. 오디오 조각에서 관련 음향 특징을 추출하여 오디오 신호를 생성한 다음 특정 오디오 신호를 압축할 때 이 프로세스를 오디오 핑거프린팅이라고 합니다. 오디오 지문은 특정 오디오 신호의 요약이라고 말할 수 있습니다. 모든 오디오 지문이 사람의 지문처럼 고유하기 때문에 '지문'이라는 이름이 있습니다.

오디오 지문을 생성하여 모든 인스턴스에서 특정 사운드의 소스를 식별할 수 있습니다. Shazam은 아마도 오디오 핑거프린팅 애플리케이션의 가장 유명한 예일 것입니다. Shazam은 사람들이 노래의 작은 부분을 통해 듣고 식별할 수 있게 해주는 앱입니다.

추가 팁

오디오 지문을 생성할 때 흔히 발생하는 문제는 배경 소음입니다. 일부 사람들은 배경 소음을 제거하기 위해 소프트웨어 솔루션을 사용하지만 오디오를 다른 형식으로 표현하고 파일에서 불필요한 혼란을 제거할 수 있습니다. 그런 다음 지문을 구별하는 데 필요한 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

더 읽어보기: 딥 러닝 대 신경망: 딥 러닝과 신경망의 차이점

3. 별도의 오디오 소스

음성 처리 프로젝트에서 널리 퍼진 또 다른 주제는 오디오 소스의 분리입니다. 간단히 말해서 오디오 소스 분리는 신호 중간에 존재하는 다양한 유형의 오디오 소스 신호를 구별하는 데 중점을 둡니다. 당신은 매일 오디오 소스 분리를 ​​수행합니다. 실제 오디오 소스 분리의 대략적인 예는 노래 가사를 구별하는 경우입니다. 이 경우 가사의 오디오 신호를 나머지 음악과 분리합니다. 딥 러닝을 사용하여 이를 수행할 수도 있습니다!

이 프로젝트에서 작업하기 위해 LibriSpeech 및 UrbanNoise8k 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 전자는 배경 소음 없이 책을 읽는 사람들의 오디오 클립 모음이고, 후자는 배경 소음 모음입니다. 둘 다 사용하여 특정 오디오 신호를 서로 구별할 수 있는 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 스펙트로그램을 변환하여 작업을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

추가 팁

최소화해야 하는 부분에 초점을 맞추므로 손실 함수를 사용하는 것을 잊지 마십시오. 손실 기능을 사용하면 훨씬 쉽게 배경 잡음을 무시하도록 모델을 가르칠 수 있습니다. 다음은 훌륭한 오디오 소스 분리 앱의 예 입니다.

4. 세그먼트 오디오

세그멘테이션은 어떤 것을 특징에 따라 다른 부분으로 나누는 것을 의미합니다. 따라서 오디오 분할은 고유한 특성에 따라 오디오 신호를 분할하는 것입니다. 이것은 음성 처리 프로젝트의 중요한 부분이며 여기에 나열된 거의 모든 프로젝트에서 오디오 분할을 수행해야 합니다. 데이터 정리와 비슷하지만 오디오 형식입니다.

오디오 분할의 탁월한 응용 프로그램은 심장 박동 소리를 분석하고 향상된 분석을 위해 두 부분을 분리할 수 있는 심장 모니터링입니다. 오디오 분할의 또 다른 일반적인 응용 프로그램은 시스템이 배경 소음에서 단어를 분리하고 음성 인식 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 음성 인식입니다.

추가 팁

MECS 언론 에 발표된 우수한 오디오 분할 프로젝트가 있습니다. 자동 오디오 분할의 기본 사항에 대해 논의하고 다양한 애플리케이션을 위한 다중 분할 아키텍처를 제안합니다. 이를 통해 오디오 분할을 더 잘 이해하는 데 확실히 유용할 것입니다.

5. 자동 음악 태그

이 프로젝트는 앞서 논의한 오디오 분류 프로젝트와 유사합니다. 그러나 약간의 차이가 있습니다. 음악 태깅은 사람들이 광범위한 데이터베이스에서 쉽게 찾을 수 있도록 노래에 대한 메타데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다. 음악 태깅에서는 여러 클래스로 작업해야 합니다. 따라서 다중 레이블 분류 알고리즘을 구현해야 합니다. 그러나 이전 프로젝트에서 논의한 것처럼 오디오 기능이라고도 하는 기본 사항부터 시작합니다.

그런 다음 기능의 유사성에 따라 오디오 파일을 구분하는 분류기를 사용합니다. 위 프로젝트에서 논의한 오디오 분류와 달리 여기서는 다중 레이블 분류 알고리즘을 사용해야 합니다.

연습의 한 형태로 인기 있는 트랙의 무료 모음인 Million Song Dataset으로 시작해야 합니다. 데이터세트에는 오디오가 없고 기능만 있으므로 광범위한 섹션이 미리 수행됩니다. Million Song 데이터 세트를 쉽게 사용하여 모델을 훈련하고 테스트할 수 있습니다. 여기에서 Million Song 데이터 세트를 확인하십시오 .

추가 팁

CNN을 사용하여 이 프로젝트에서 작업할 수 있습니다. 오디오 태깅에 대해 자세히 설명하고 이 작업에 Keras 및 CNN을 사용하는 이 사례 연구를 확인하십시오.

6. 음악 추천 시스템

추천 시스템은 요즘 널리 보급되어 있습니다. 전자 상거래에서 미디어에 이르기까지 거의 모든 B2C 산업에서 혜택을 얻기 위해 이를 구현하고 있습니다. 추천 시스템은 사용자의 과거 구매 또는 행동에 따라 제품 또는 서비스를 제안합니다. Netflix의 추천 시스템은 아마도 AI 전문가와 애호가 모두에게 가장 유명할 것입니다. 그러나 Netflix의 추천 시스템과 달리 추천 시스템은 오디오를 분석하여 사용자 행동을 예측합니다. Spotify와 같은 음악 스트리밍 플랫폼은 이미 사용자 경험을 향상시키기 위해 이러한 추천 시스템을 구현하고 있습니다.

다음 섹션으로 나눌 수 있는 고급 수준 프로젝트입니다.

• 먼저 노래의 특정 기능을 다른 것과 구별할 수 있는 오디오 분류 시스템을 만들어야 합니다. 이 시스템은 사용자가 가장 많이 듣는 노래를 분석합니다.
• 그런 다음 이러한 기능을 분석하고 그 사이의 공통 속성을 찾는 추천 시스템을 구축해야 합니다.
• 그 후 오디오 분류 시스템은 사용자가 아직 듣지 않은 다른 노래에 있는 기능을 찾습니다.
• 이러한 기능을 사용할 수 있게 되면 추천 시스템이 해당 기능을 검색 결과와 비교하고 그에 따라 더 많은 노래를 추천합니다.

이 프로젝트가 다소 복잡하게 들릴 수 있지만 두 모델을 모두 구축하고 나면 일이 더 쉬워질 것입니다.

추가 팁

추천 시스템은 분류 알고리즘에 중점을 둡니다. 과거에 생성하지 않았다면 이 프로젝트로 이동하기 전에 먼저 생성하는 연습을 해야 합니다.

장르나 아티스트에 따라 노래를 분류하여 노래의 작은 데이터 세트로 시작할 수도 있습니다. 예를 들어 사용자가 Weeknd를 듣는 경우 R&B 및 Pop과 같은 자신의 장르에 있는 다른 노래를 들을 가능성이 매우 높습니다. 이렇게 하면 추천 시스템의 데이터베이스를 줄이는 데 도움이 됩니다.

자세히 알아보기: 초보자를 위한 13가지 흥미로운 신경망 프로젝트 아이디어 및 주제

딥 러닝에 대해 자세히 알아보기

오디오 분석 및 음성 인식은 텍스트 및 시각적 기술에 비해 상대적으로 새로운 기술입니다. 그러나 이 목록에서 볼 수 있듯이 이 분야에는 다양한 구현과 가능성이 있습니다. 인공 지능과 딥 러닝 덕분에 앞으로 더 발전된 오디오 분석을 기대할 수 있습니다.

이러한 음성 처리 프로젝트는 빙산의 일각에 불과합니다. 사용할 수 있는 데이터 학습의 다른 많은 응용 프로그램이 있습니다. 더 많은 딥 러닝 프로젝트를 탐색하려면 다음 리소스를 권장합니다.

• 13 신경망 프로젝트 아이디어
• 당신이 알아야 할 Github의 7가지 딥 러닝 프로젝트
• 16가지 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 아이디어

또한 머신 러닝 및 딥 러닝 과정 을 수강하여 숙련된 전문가가 될 수 있습니다. 이 과정은 프로젝트, 비디오 및 학습 자료를 통해 업계 리더의 교육을 제공합니다.