Os 6 principais projetos e tópicos de processamento de fala para iniciantes e experientes [2022]

Todos nós já ouvimos falar em classificação de texto, classificação de imagem, mas você já experimentou a classificação de áudio? Deixar classificação; há muitas outras coisas que podemos fazer em áudio usando inteligência artificial e aprendizado profundo. Neste artigo, falaremos sobre vários projetos de processamento de fala.

Você pode trabalhar nesses projetos para se familiarizar com diferentes aplicações de IA na análise de áudio e som. De classificação de áudio a sistemas de recomendação de música, há muitas ideias de projetos nesta lista. Então, vamos mergulhar.

Projetos e tópicos de processamento de fala

1. Classifique o áudio

A classificação de áudio está entre os projetos de processamento de fala mais procurados. Como o aprendizado profundo se concentra na construção de uma rede que se assemelha a uma mente humana, o reconhecimento de som também é essencial. Embora a classificação de imagens tenha se tornado muito avançada e difundida, a classificação de áudio ainda é um conceito relativamente novo.

Assim, você pode trabalhar em um projeto de classificação de áudio e ficar à frente de seus colegas com facilidade. Você pode se perguntar como começaria a trabalhar em um projeto de classificação de áudio, mas não se preocupe, porque o Google te ajuda com o AudioSet. AudioSet é uma vasta coleção de áudio rotulado que eles coletaram de vídeos do YouTube. Todos eles têm 10 segundos de duração e são incrivelmente variados.

Você pode usar os arquivos de áudio presentes no AudioSet para treinar e testar seu modelo. Eles são rotulados corretamente, portanto, trabalhar com eles é relativamente mais simples. Existem atualmente 632 classes de eventos de áudio e mais de dois milhões de clipes de som presentes no AudioSet. Verifique o Google AudioSet aqui .

Como iniciante, concentre-se em extrair recursos específicos de um arquivo de áudio e analisá-lo por meio de uma rede neural. Você pode usar pequenos clipes de áudio para treinar a rede neural.

Dicas adicionais

Use o Data Augmentation para evitar overfitting, o que o incomodaria muito durante a classificação de áudio. Além disso, recomendamos o uso de uma rede neural convolucional, também conhecida como CNN, para realizar a classificação de áudio. Você também pode usar desacelerar ou acelerar o som para atender às necessidades do seu modelo.

2. Gere impressões digitais de áudio

Uma das tecnologias mais recentes e impressionantes é a impressão digital de áudio, por isso a adicionamos à nossa lista de projetos de processamento de fala. Quando você gera um sinal de áudio extraindo os recursos acústicos relevantes de um trecho de áudio e, em seguida, condensa o sinal de áudio específico, chamamos esse processo de impressão digital de áudio. Você pode dizer que uma impressão digital de áudio é um resumo de um sinal de áudio específico. Eles têm o nome 'impressão digital' neles porque cada impressão digital de áudio é única, assim como as impressões digitais humanas.

Ao gerar impressões digitais de áudio, você pode identificar a origem de um som específico em qualquer instância. O Shazam é ​​provavelmente o exemplo mais famoso de um aplicativo de impressão digital de áudio. Shazam é ​​um aplicativo que permite que as pessoas identifiquem músicas ouvindo através de uma pequena seção da mesma.

Dicas adicionais

Um problema comum na geração de impressões digitais de áudio é o ruído de fundo. Embora algumas pessoas usem soluções de software para eliminar o ruído de fundo, você pode tentar representar o áudio em um formato diferente e remover a desordem desnecessária do seu arquivo. Depois disso, você pode implementar os algoritmos necessários para distinguir as impressões digitais.

Leia mais: Deep Learning vs Redes Neurais: Diferença entre Deep Learning e Redes Neurais

3. Fontes de áudio separadas

Outro tema predominante entre os projetos de processamento de fala é a separação das fontes de áudio. Em termos simples, a separação de fontes de áudio se concentra em distinguir diferentes tipos de sinais de fontes de áudio presentes no meio dos sinais. Você realiza a separação da fonte de áudio todos os dias. Um exemplo grosseiro de separação de fonte de áudio na vida real é quando você distingue a letra de uma música. Nesse caso, você está separando os sinais de áudio da letra do resto da música. Você também pode usar o aprendizado profundo para fazer isso!

Para trabalhar neste projeto, você pode usar os conjuntos de dados LibriSpeech e UrbanNoise8k. O primeiro é uma coleção de clipes de áudio de pessoas lendo livros sem nenhum ruído de fundo, enquanto o último é uma coleção de ruídos de fundo. Usando ambos, você pode criar facilmente um modelo que pode distinguir sinais de áudio específicos um do outro. Você pode converter espectrogramas para facilitar seu trabalho.

Dicas adicionais

Lembre-se de usar a função de perda, pois ela se concentra em qual parte você deve minimizar. Usando a função de perda, você pode ensinar seu modelo a ignorar ruídos de fundo com muito mais facilidade. Aqui está um excelente aplicativo de separação de fontes de áudio como exemplo .

4. Segmentar áudio

Segmentar refere-se a dividir algo em diferentes partes de acordo com suas características. Assim, a segmentação de áudio é quando você segmenta os sinais de áudio de acordo com suas características únicas. É uma parte crucial dos projetos de processamento de fala, e você precisaria realizar a segmentação de áudio em quase todos os projetos que listamos aqui. É semelhante à limpeza de dados, mas no formato de áudio.

Uma excelente aplicação de segmentação de áudio é o monitoramento cardíaco, onde você pode analisar o som dos batimentos cardíacos e separar seus dois segmentos para uma análise aprimorada. Outra aplicação geral da segmentação de áudio é no reconhecimento de fala, onde o sistema pode separar as palavras do ruído de fundo e melhorar o desempenho do software de reconhecimento de fala.

Dicas adicionais

Aqui está um excelente projeto de segmentação de áudio publicado na imprensa MECS. Discute os fundamentos da segmentação automática de áudio e propõe múltiplas arquiteturas de segmentação para diferentes aplicações. Passar por isso certamente seria útil para entender melhor a segmentação de áudio.

5. Etiquetas de música automatizadas

Este projeto é semelhante ao projeto de classificação de áudio que discutimos anteriormente. No entanto, há uma pequena diferença. A marcação de músicas ajuda na criação de metadados para músicas para que as pessoas possam encontrá-las facilmente em um extenso banco de dados. Na marcação de música, você precisa trabalhar com várias classes. Então você tem que implementar um algoritmo de classificação multi-rótulo. No entanto, como discutimos em projetos anteriores, começamos com o básico, também conhecido como recursos de áudio.

Em seguida, usaremos um classificador que separa os arquivos de áudio de acordo com as semelhanças em suas características. Ao contrário da classificação de áudio que discutimos no projeto acima, teremos que usar um algoritmo de classificação multi-rótulo aqui.

Como forma de prática, você deve começar com o Million Song Dataset, uma coleção gratuita de faixas populares. O conjunto de dados não possui áudio e possui apenas recursos, portanto, uma seção extensa já está pronta. Você pode treinar e testar seu modelo usando o conjunto de dados Million Song facilmente. Confira o conjunto de dados Million Song aqui .

Dicas adicionais

Você pode usar CNNs para trabalhar neste projeto. Confira este estudo de caso, que discute a marcação de áudio em detalhes e usa Keras e CNNs para essa tarefa.

6. Sistema de recomendação de música

Os sistemas de recomendação são amplamente populares nos dias de hoje. Do comércio eletrônico à mídia, quase todos os setores B2C os estão implementando para colher seus benefícios. Um sistema de recomendação sugere produtos ou serviços a um usuário de acordo com suas compras ou comportamento anteriores. O sistema de recomendação da Netflix é provavelmente o mais famoso entre profissionais e entusiastas de IA. No entanto, ao contrário do sistema de recomendação da Netflix, seu sistema de recomendação analisaria o áudio para prever o comportamento do usuário. Plataformas de streaming de música, como o Spotify, já estão implementando esses sistemas de recomendação para aprimorar a experiência do usuário.

É um projeto de nível avançado que podemos dividir nas seguintes seções:

• Você primeiro terá que criar um sistema de classificação de áudio que possa distinguir as características específicas de uma música das outras. Este sistema analisará as músicas que nosso usuário mais ouve.
• Você terá então que construir um sistema de recomendação que analise esses recursos e encontre os atributos comuns entre eles.
• Depois disso, o sistema de classificação de áudio encontraria os recursos presentes em outras músicas que nosso usuário ainda não ouviu.
• Depois de ter esses recursos disponíveis, seu sistema de recomendação os comparará com suas descobertas e recomendará mais músicas de acordo com eles.

Embora este projeto possa parecer um pouco complicado, uma vez que você tenha construído os dois modelos, as coisas ficarão mais fáceis.

Dicas adicionais

Um sistema de recomendação se concentra em algoritmos de classificação. Se você não criou um no passado, você deve primeiro praticar a construção de um antes de passar para este projeto.

Você também pode começar com um pequeno conjunto de dados de músicas classificando-as de acordo com o gênero ou artista. Por exemplo, se um usuário ouve The Weeknd, é muito provável que ele ouça outras músicas presentes em seus gêneros, como R&B e Pop. Isso o ajudará a encurtar o banco de dados para seu sistema de recomendação.

Saiba mais: 13 ideias e tópicos interessantes de projetos de rede neural para iniciantes

Saiba mais sobre aprendizado profundo

A análise de áudio e o reconhecimento de fala são tecnologias relativamente novas do que suas contrapartes textuais e visuais. No entanto, como você pode ver nesta lista, várias implementações e possibilidades estão presentes neste campo. Graças à inteligência artificial e aprendizado profundo, podemos esperar análises de áudio mais avançadas no futuro.

Esses projetos de processamento de fala são apenas a ponta do iceberg. Existem muitas outras aplicações de aprendizagem de dados disponíveis. Se você quiser explorar mais projetos de aprendizado profundo, recomendamos estes recursos:

• 13 ideias de projetos de rede neural
• Os 7 principais projetos de aprendizado profundo no Github que você deve conhecer
• 16 Ideias Emocionantes de Projetos de Aprendizado Profundo

Além disso, você pode fazer um curso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para se tornar um especialista proficiente. O curso fornecerá treinamento de líderes do setor por meio de projetos, vídeos e materiais de estudo.