6 лучших проектов и тем по обработке речи для начинающих и опытных [2022]

Мы все слышали о классификации текста, классификации изображений, но пробовали ли вы классифицировать аудио? Оставить классификацию; есть масса других вещей, которые мы можем делать со звуком, используя искусственный интеллект и глубокое обучение. В этой статье мы поговорим о различных проектах обработки речи.

Вы можете работать над этими проектами, чтобы лучше познакомиться с различными приложениями ИИ в аудио и звуковом анализе. От классификации аудио до рекомендательных систем для музыки — в этом списке много идей для проектов. Итак, давайте погрузимся.

Проекты и темы по обработке речи

1. Классифицировать аудио

Классификация аудио является одним из самых востребованных проектов по обработке речи. Поскольку глубокое обучение направлено на создание сети, напоминающей человеческий разум, распознавание звука также имеет важное значение. В то время как классификация изображений стала очень продвинутой и широко распространенной, классификация аудио все еще является относительно новой концепцией.

Таким образом, вы можете работать над проектом по классификации аудио и с легкостью опередить своих коллег. Вам может быть интересно, как вы начнете работать над проектом по классификации аудио, но не волнуйтесь, потому что Google поддержал вас через AudioSet. AudioSet — это обширная коллекция помеченного аудио, которое они собрали из видео на YouTube. Все они длятся 10 секунд и невероятно разнообразны.

Вы можете использовать аудиофайлы, представленные в AudioSet, для обучения и тестирования вашей модели. Они правильно помечены, поэтому работать с ними относительно проще. В настоящее время в AudioSet имеется 632 класса аудиособытий и более двух миллионов звуковых клипов. Проверьте Google AudioSet здесь .

Как новичок, сосредоточьтесь на извлечении определенных функций из аудиофайла и анализе его с помощью нейронной сети. Вы можете использовать небольшие аудиоклипы для обучения нейронной сети.

Дополнительные советы

Используйте Data Augmentation, чтобы избежать переобучения, которое может сильно беспокоить вас при выполнении классификации звука. Кроме того, мы рекомендуем использовать сверточные нейронные сети, также известные как CNN, для выполнения классификации звука. Вы также можете использовать замедление или ускорение звука в соответствии с потребностями вашей модели.

2. Генерация звуковых отпечатков пальцев

Одной из самых последних и впечатляющих технологий является снятие отпечатков звуков, поэтому мы добавили ее в наш список проектов по обработке речи. Когда вы генерируете аудиосигнал, извлекая соответствующие акустические характеристики из аудиофрагмента, а затем сжимаете конкретный аудиосигнал, мы называем этот процесс снятием отпечатков пальцев аудио. Можно сказать, что звуковой отпечаток — это сводка конкретного звукового сигнала. В них есть название «отпечаток пальца», потому что каждый звуковой отпечаток уникален, как и отпечатки пальцев человека.

Генерируя звуковые отпечатки, вы можете определить источник определенного звука в любой момент. Shazam, пожалуй, самый известный пример приложения для снятия звуковых отпечатков. Shazam — это приложение, которое позволяет людям идентифицировать песни, прослушивая небольшой их фрагмент.

Дополнительные советы

Распространенной проблемой при создании звуковых отпечатков пальцев является фоновый шум. В то время как некоторые люди используют программные решения для устранения фонового шума, вы можете попробовать представить аудио в другом формате и удалить ненужный беспорядок из вашего файла. После этого вы можете реализовать необходимые алгоритмы для распознавания отпечатков пальцев.

Подробнее: Глубокое обучение против нейронных сетей: разница между глубоким обучением и нейронными сетями

3. Отдельные источники звука

Еще одна распространенная тема среди проектов по обработке речи — разделение источников звука. Проще говоря, разделение источников звука фокусируется на различении различных типов сигналов источников звука, присутствующих среди сигналов. Вы выполняете разделение источников звука каждый день. Грубый пример разделения источников звука в реальной жизни — это когда вы различаете текст песни. В этом случае вы отделяете аудиосигналы текстов песен от остальной музыки. Вы также можете использовать глубокое обучение для этого!

Для работы над этим проектом вы можете использовать наборы данных LibriSpeech и UrbanNoise8k. Первый представляет собой набор аудиоклипов людей, читающих книги без фонового шума, а второй представляет собой набор фоновых шумов. Используя их оба, вы можете легко создать модель, которая сможет отличать определенные аудиосигналы друг от друга. Вы можете конвертировать спектрограммы, чтобы облегчить себе работу.

Дополнительные советы

Не забудьте использовать функцию потерь, поскольку она фокусируется на том, какую часть вы должны минимизировать. Используя функцию потерь, вы можете научить свою модель игнорировать фоновые шумы с гораздо большей легкостью. Вот отличное приложение для разделения источников звука в качестве примера .

4. Сегмент аудио

Сегментация означает разделение чего-либо на разные части в соответствии с их характеристиками. Итак, сегментация аудио — это когда вы сегментируете аудиосигналы в соответствии с их уникальными характеристиками. Это важнейшая часть проектов по обработке речи, и вам потребуется выполнить сегментацию звука почти во всех проектах, которые мы здесь перечислили. Это похоже на очистку данных, но в аудиоформате.

Отличным применением аудиосегментации является мониторинг сердца, где вы можете анализировать звуки сердечных сокращений и разделять два его сегмента для расширенного анализа. Еще одним общим применением сегментации звука является распознавание речи, когда система может отделять слова от фонового шума и повышать производительность программного обеспечения для распознавания речи.

Дополнительные советы

Вот отличный проект аудиосегментации, опубликованный в прессе MECS. В нем обсуждаются основы автоматической сегментации звука и предлагаются несколько архитектур сегментации для различных приложений. Прохождение его, безусловно, было бы полезно для лучшего понимания сегментации звука.

5. Автоматизированные музыкальные теги

Этот проект похож на проект классификации аудио, который мы обсуждали ранее. Однако есть небольшая разница. Музыкальные теги помогают создавать метаданные для песен, чтобы люди могли легко найти их в обширной базе данных. При тегировании музыки вам приходится работать с несколькими классами. Поэтому вам нужно реализовать алгоритм классификации с несколькими метками. Однако, как мы обсуждали в предыдущих проектах, мы начинаем с основ, то есть аудиофункций.

Затем мы воспользуемся классификатором, который разделит аудиофайлы в соответствии со сходством их характеристик. В отличие от классификации аудио, которую мы обсуждали в предыдущем проекте, здесь нам придется использовать алгоритм классификации с несколькими метками.

В качестве практики вы должны начать с Million Song Dataset, бесплатной коллекции популярных треков. В наборе данных нет звука, а есть только функции, поэтому обширный раздел подготовлен заранее. Вы можете легко обучить и протестировать свою модель, используя набор данных Million Song. Ознакомьтесь с набором данных Million Song здесь .

Дополнительные советы

Вы можете использовать CNN для работы над этим проектом. Ознакомьтесь с этим примером, в котором подробно обсуждается тегирование аудио и используются Keras и CNN для этой задачи.

6. Система рекомендаций для музыки

В настоящее время широко популярны рекомендательные системы. От электронной коммерции до СМИ, почти каждая отрасль B2C внедряет их, чтобы воспользоваться их преимуществами. Рекомендательная система предлагает продукты или услуги пользователю в соответствии с его прошлыми покупками или поведением. Система рекомендаций Netflix, пожалуй, самая известная среди профессионалов и энтузиастов искусственного интеллекта. Однако, в отличие от системы рекомендаций Netflix, ваша система рекомендаций будет анализировать звук для прогнозирования поведения пользователя. Платформы потоковой передачи музыки, такие как Spotify, уже внедряют такие рекомендательные системы для улучшения взаимодействия с пользователем.

Это проект продвинутого уровня, который мы можем разделить на следующие разделы:

• Сначала вам нужно создать систему классификации аудио, которая сможет отличать особенности одной песни от другой. Эта система будет анализировать песни, которые наш пользователь слушает больше всего.
• Затем вам нужно будет создать систему рекомендаций, которая анализирует эти функции и находит среди них общие атрибуты.
• После этого система классификации аудио найдет черты, присутствующие в других песнях, которые наш пользователь еще не слушал.
• Как только у вас появятся эти функции, ваша система рекомендаций сравнит их со своими выводами и порекомендует больше песен в соответствии с ними.

Хотя этот проект может показаться немного сложным, как только вы создадите обе модели, все станет проще.

Дополнительные советы

Рекомендательная система фокусируется на алгоритмах классификации. Если вы еще не создали его в прошлом, вам следует сначала попрактиковаться в его создании, прежде чем переходить к этому проекту.

Вы также можете начать с небольшого набора данных песен, классифицируя их по жанру или исполнителю. Например, если пользователь слушает The Weeknd, весьма вероятно, что он будет слушать другие песни, представленные в его жанрах, таких как R&B и поп. Это поможет вам сократить базу данных для вашей системы рекомендаций.

Узнать больше: 13 интересных идей и тем для проектов нейронных сетей для начинающих

Узнайте больше о глубоком обучении

Аудиоанализ и распознавание речи являются относительно новыми технологиями, чем их текстовые и визуальные аналоги. Однако, как вы можете видеть в этом списке, в этой области присутствуют различные реализации и возможности. Благодаря искусственному интеллекту и глубокому обучению в будущем мы можем ожидать более продвинутого анализа звука.

Эти проекты по обработке речи — лишь верхушка айсберга. Есть много других приложений для изучения данных. Если вы хотите изучить больше проектов глубокого обучения, мы рекомендуем следующие ресурсы:

• 13 идей проекта нейронной сети
• 7 лучших проектов глубокого обучения в Github, которые вы должны знать
• 16 захватывающих идей проектов глубокого обучения

Кроме того, вы можете пройти курс машинного обучения и глубокого обучения, чтобы стать опытным экспертом. Курс предоставит вам обучение от лидеров отрасли с помощью проектов, видео и учебных материалов.