Top 6 proiecte și subiecte de procesare a vorbirii pentru începători și experimentați [2022]

Cu toții am auzit de clasificarea textului, clasificarea imaginilor, dar ați încercat clasificarea audio? Clasificarea concediilor; Există o mulțime de alte lucruri pe care le putem face în audio folosind inteligența artificială și învățarea profundă. În acest articol, vom vorbi despre diverse proiecte de procesare a vorbirii.

Puteți lucra la aceste proiecte pentru a vă familiariza mai bine cu diferitele aplicații ale AI în analiza audio și sunet. De la clasificarea audio la sistemele de recomandare pentru muzică, există multe idei de proiecte în această listă. Deci, hai să ne scufundăm.

Proiecte și subiecte de procesare a vorbirii

1. Clasificați audio

Clasificarea audio este printre cele mai solicitate proiecte de procesare a vorbirii. Deoarece învățarea profundă se concentrează pe construirea unei rețele care seamănă cu o minte umană, recunoașterea sunetului este, de asemenea, esențială. În timp ce clasificarea imaginilor a devenit mult avansată și răspândită, clasificarea audio este încă un concept relativ nou.

Deci, puteți lucra la un proiect de clasificare audio și puteți trece cu ușurință înaintea colegilor. S-ar putea să vă întrebați cum ați începe să lucrați la un proiect de clasificare audio, dar nu vă faceți griji, deoarece Google v-a sprijinit prin AudioSet. AudioSet este o colecție vastă de conținut audio etichetat pe care l-au colectat din videoclipurile YouTube. Toate au o durată de 10 secunde și sunt incredibil de variate.

Puteți folosi fișierele audio prezente în AudioSet pentru a vă instrui și testa modelul. Sunt etichetate corect, așa că lucrul cu ele este relativ mai simplu. În prezent, în AudioSet există 632 de clase de evenimente audio și peste două milioane de clipuri audio. Verificați Google AudioSet aici .

Ca începător, concentrează-te pe extragerea de caracteristici specifice dintr-un fișier audio și analizarea acestuia printr-o rețea neuronală. Puteți folosi mici clipuri audio pentru a antrena rețeaua neuronală.

Sfaturi suplimentare

Utilizați Data Augmentation pentru a evita supraadaptarea, care v-ar deranja foarte mult în timp ce efectuați clasificarea audio. În plus, vă recomandăm să utilizați o rețea neuronală convoluțională, cunoscută și sub numele de CNN, pentru a efectua clasificarea audio. De asemenea, puteți utiliza încetinirea sau accelerarea sunetului pentru a se potrivi nevoilor modelului dvs.

2. Generați amprente audio

Una dintre cele mai recente și impresionante tehnologii este amprentarea audio, de aceea am adăugat-o în lista noastră de proiecte de procesare a vorbirii. Când generați un semnal audio prin extragerea caracteristicilor acustice relevante dintr-o bucată de sunet, apoi condensați semnalul audio specific, numim acest proces amprentă audio. Puteți spune că o amprentă audio este un rezumat al unui anumit semnal audio. Au denumirea de „amprentă” în ele, deoarece fiecare amprentă audio este unică, la fel ca amprentele umane.

Prin generarea de amprente audio, puteți identifica sursa unui anumit sunet în orice moment. Shazam este probabil cel mai faimos exemplu de aplicație de amprentare audio. Shazam este o aplicație care le permite oamenilor să identifice melodiile ascultând printr-o mică secțiune a acestora.

Sfaturi suplimentare

O problemă comună în generarea amprentelor audio este zgomotul de fundal. În timp ce unii oameni folosesc soluții software pentru a elimina zgomotul de fundal, puteți încerca să reprezentați sunetul într-un format diferit și să eliminați dezordinea inutilă din fișierul dvs. După aceea, puteți implementa algoritmii necesari pentru a distinge amprentele digitale.

Citește mai mult: Învățare profundă vs rețele neuronale: diferența dintre învățarea profundă și rețelele neuronale

3. Surse audio separate

Un alt subiect predominant printre proiectele de procesare a vorbirii este separarea surselor audio. În termeni simpli, separarea surselor audio se concentrează pe distingerea diferitelor tipuri de semnale surse audio prezente în mijlocul semnalelor. Efectuați separarea surselor audio în fiecare zi. Un exemplu aproximativ de separare a surselor audio în viața reală este atunci când distingeți versurile unei melodii. În acest caz, separă semnalele audio ale versurilor de restul muzicii. Puteți folosi și învățarea profundă pentru a realiza acest lucru!

Pentru a lucra la acest proiect, puteți utiliza seturile de date LibriSpeech și UrbanNoise8k. Primul este o colecție de clipuri audio cu oameni care citesc cărți fără niciun zgomot de fundal, în timp ce cel de-al doilea este o colecție de zgomote de fundal. Folosind ambele, puteți crea cu ușurință un model care poate distinge anumite semnale audio unul de celălalt. Puteți converti spectrogramele pentru a vă ușura munca.

Sfaturi suplimentare

Nu uitați să utilizați funcția de pierdere, deoarece se concentrează pe ce parte trebuie să minimizați. Folosind funcția de pierdere, vă puteți învăța modelul să ignore zgomotele de fundal cu mult mai multă ușurință. Iată, ca exemplu, o aplicație excelentă de separare a surselor audio .

4. Segmentați audio

Segmentarea se referă la împărțirea a ceva în diferite părți în funcție de caracteristicile lor. Deci, segmentarea audio este atunci când segmentați semnalele audio în funcție de caracteristicile lor unice. Este o parte esențială a proiectelor de procesare a vorbirii și ar trebui să efectuați segmentarea audio pe aproape toate proiectele pe care le-am enumerat aici. Este similar cu curățarea datelor, dar în format audio.

O aplicație excelentă a segmentării audio este monitorizarea inimii, unde puteți analiza sunetul bătăilor inimii și puteți separa cele două segmente pentru o analiză îmbunătățită. O altă aplicație generală a segmentării audio este în recunoașterea vorbirii, unde sistemul poate separa cuvintele de zgomotul de fundal și poate îmbunătăți performanța software-ului de recunoaștere a vorbirii.

Sfaturi suplimentare

Iată un proiect excelent de segmentare audio publicat în presa MECS. Acesta discută elementele fundamentale ale segmentării audio automate și propune arhitecturi de segmentare multiple pentru diferite aplicații. Parcurgerea acestuia ar fi cu siguranță utilă pentru a înțelege mai bine segmentarea audio.

5. Etichete muzicale automate

Acest proiect este similar cu proiectul de clasificare audio despre care am discutat mai devreme. Cu toate acestea, există o mică diferență. Etichetarea muzicii ajută la crearea de metadate pentru melodii, astfel încât oamenii să le poată găsi cu ușurință într-o bază de date extinsă. În etichetarea muzicii, trebuie să lucrați cu mai multe clase. Deci, trebuie să implementați un algoritm de clasificare cu mai multe etichete. Cu toate acestea, așa cum am discutat în proiectele anterioare, începem cu elementele de bază, adică funcțiile audio.

Apoi vom folosi un clasificator care separă fișierele audio în funcție de asemănările în caracteristicile lor. Spre deosebire de clasificarea audio despre care am discutat în proiectul de mai sus, va trebui să folosim aici un algoritm de clasificare cu mai multe etichete.

Ca formă de practică, ar trebui să începeți cu Million Song Dataset, o colecție gratuită de melodii populare. Setul de date nu are audio și are doar funcții, așa că o secțiune extinsă este pre-realizată. Vă puteți antrena și testa modelul folosind cu ușurință setul de date Million Song. Consultați setul de date Million Song aici .

Sfaturi suplimentare

Puteți folosi CNN-urile pentru a lucra la acest proiect. Consultați acest studiu de caz, care discută în detaliu etichetarea audio și utilizează Keras și CNN-uri pentru această sarcină.

6. Sistem de recomandare pentru muzică

Sistemele de recomandare sunt foarte populare în zilele noastre. De la comerțul electronic la media, aproape fiecare industrie B2C le implementează pentru a-și culege beneficiile. Un sistem de recomandare sugerează produse sau servicii unui utilizator în funcție de achizițiile sau comportamentul acestuia din trecut. Sistemul de recomandare Netflix este probabil cel mai faimos printre profesioniștii și entuziaștii AI deopotrivă. Cu toate acestea, spre deosebire de sistemul de recomandare Netflix, sistemul dvs. de recomandare ar analiza audio pentru a prezice comportamentul utilizatorului. Platformele de streaming muzical, cum ar fi Spotify, implementează deja astfel de sisteme de recomandare pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

Este un proiect de nivel avansat pe care îl putem împărți în următoarele secțiuni:

• Mai întâi va trebui să creați un sistem de clasificare audio care să poată distinge caracteristicile specifice unei melodii de cealaltă. Acest sistem va analiza melodiile pe care utilizatorul nostru le ascultă cel mai mult.
• Va trebui apoi să construiți un sistem de recomandare care să analizeze acele caracteristici și să găsească atributele comune dintre ele.
• După aceea, sistemul de clasificare audio ar găsi caracteristicile prezente în alte melodii pe care utilizatorul nostru nu le-a ascultat încă.
• Odată ce aveți aceste funcții disponibile, sistemul dvs. de recomandare le va compara cu constatările sale și va recomanda mai multe melodii în funcție de acestea.

Deși acest proiect poate suna puțin complicat, odată ce ați construit ambele modele, lucrurile vor deveni mai ușoare.

Sfaturi suplimentare

Un sistem de recomandare se concentrează pe algoritmii de clasificare. Dacă nu ați creat unul în trecut, ar trebui să exersați mai întâi construirea unuia înainte de a trece la acest proiect.

De asemenea, puteți începe cu un mic set de date de melodii clasificându-le în funcție de gen sau artist. De exemplu, dacă un utilizator ascultă The Weeknd, este foarte probabil să asculte și alte melodii prezente în genurile sale, cum ar fi R&B și Pop. Acest lucru vă va ajuta să scurtați baza de date pentru sistemul dvs. de recomandare.

Aflați mai multe: 13 idei și subiecte interesante pentru proiecte de rețea neuronală pentru începători

Aflați mai multe despre Deep Learning

Analiza audio și recunoașterea vorbirii sunt tehnologii relativ noi decât omologii lor textuali și vizuali. Cu toate acestea, după cum puteți vedea în această listă, diverse implementări și posibilități sunt prezente în acest domeniu. Datorită inteligenței artificiale și învățării profunde, ne putem aștepta la analize audio mai avansate în viitor.

Aceste proiecte de procesare a vorbirii sunt doar vârful aisbergului. Există multe alte aplicații de învățare a datelor disponibile. Dacă doriți să explorați mai multe proiecte de deep learning, vă recomandăm aceste resurse:

• 13 idei de proiecte de rețea neuronală
• Top 7 proiecte de învățare profundă în Github pe care ar trebui să le cunoașteți
• 16 idei interesante de proiecte de învățare profundă

De asemenea, puteți urma un curs de învățare automată și de deep learning pentru a deveni un expert competent. Cursul vă va oferi instruire de la lideri din industrie prin proiecte, videoclipuri și materiale de studiu.