Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin En İyi 6 Konuşma İşleme Projesi ve Konusu [2022]

Hepimiz metin sınıflandırmasını, görüntü sınıflandırmasını duyduk, ancak ses sınıflandırmasını denediniz mi? Sınıflandırmayı bırakın; Yapay zeka ve derin öğrenmeyi kullanarak sesli olarak yapabileceğimiz bir sürü başka şey var. Bu yazıda çeşitli konuşma işleme projelerinden bahsedeceğiz.

Ses ve ses analizinde farklı AI uygulamalarına daha aşina olmak için bu projeler üzerinde çalışabilirsiniz. Bu listede ses sınıflandırmasından müzik için öneri sistemlerine kadar birçok proje fikri var. Öyleyse, içeri girelim.

Konuşma İşleme Projeleri ve Konuları

1. Sesi Sınıflandırın

Ses sınıflandırması, en çok talep gören konuşma işleme projeleri arasındadır. Derin öğrenme, insan zihnine benzeyen bir ağ oluşturmaya odaklandığından, ses tanıma da önemlidir. Görüntü sınıflandırması çok gelişmiş ve yaygın hale gelmiş olsa da, ses sınıflandırması hala nispeten yeni bir kavramdır.

Böylece bir ses sınıflandırma projesi üzerinde çalışabilir ve emsallerinizin önüne kolaylıkla geçebilirsiniz. Bir ses sınıflandırma projesi üzerinde nasıl çalışmaya başlayacağınızı merak ediyor olabilirsiniz, ancak endişelenmeyin çünkü Google, AudioSet ile arkanızı kolladı. AudioSet, YouTube videolarından topladıkları geniş bir etiketli ses koleksiyonudur. Hepsi 10 saniye uzunluğunda ve inanılmaz derecede çeşitli.

Modelinizi eğitmek ve test etmek için AudioSet'te bulunan ses dosyalarını kullanabilirsiniz. Doğru şekilde etiketlenmişlerdir, bu nedenle onlarla çalışmak nispeten daha basittir. Şu anda AudioSet'te 632 ses olayı sınıfı ve iki milyondan fazla ses klibi bulunmaktadır. Google AudioSet'i buradan kontrol edin .

Yeni başlayan biri olarak, bir ses dosyasından belirli özellikleri çıkarmaya ve bir sinir ağı aracılığıyla analiz etmeye odaklanın. Sinir ağını eğitmek için küçük ses klipleri kullanabilirsiniz.

Ek İpuçları

Ses sınıflandırması yaparken sizi çok rahatsız edecek olan fazla takmayı önlemek için Veri Büyütmeyi kullanın. Ek olarak, ses sınıflandırması gerçekleştirmek için CNN olarak da bilinen evrişimli bir sinir ağı kullanmanızı öneririz. Modelinizin ihtiyaçlarına göre sesi yavaşlatmayı veya hızlandırmayı da kullanabilirsiniz.

2. Ses Parmak İzleri Oluşturun

En yeni ve etkileyici teknolojilerden biri ses parmak izi almadır, bu yüzden onu konuşma işleme projeleri listemize ekledik. Bir ses parçasından ilgili akustik özellikleri çıkararak bir ses sinyali oluşturduğunuzda, ardından belirli ses sinyalini yoğunlaştırdığınızda, bu işleme ses parmak izi diyoruz. Ses parmak izinin belirli bir ses sinyalinin özeti olduğunu söyleyebilirsiniz. İçlerinde 'parmak izi' adı var çünkü her sesli parmak izi, tıpkı insan parmak izleri gibi benzersizdir.

Ses parmak izleri oluşturarak, herhangi bir durumda belirli bir sesin kaynağını tanımlayabilirsiniz. Shazam, muhtemelen bir ses parmak izi uygulamasının en ünlü örneğidir. Shazam, insanların şarkıları küçük bir bölümünü dinleyerek tanımlamasını sağlayan bir uygulamadır.

Ek İpuçları

Ses parmak izi oluşturmada yaygın bir sorun, arka plan gürültüsüdür. Bazı kişiler arka plan gürültüsünü ortadan kaldırmak için yazılım çözümleri kullanırken, sesi farklı bir biçimde sunmayı deneyebilir ve dosyanızdaki gereksiz dağınıklığı ortadan kaldırabilirsiniz. Bundan sonra parmak izlerini ayırt etmek için gerekli algoritmaları uygulayabilirsiniz.

Devamını oku: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Arasındaki Fark

3. Ayrı Ses Kaynakları

Konuşma işleme projeleri arasında yaygın olan bir diğer konu da ses kaynaklarının ayrılmasıdır. Basit bir ifadeyle, ses kaynağı ayrımı, sinyallerin ortasında bulunan farklı türdeki ses kaynağı sinyallerini ayırt etmeye odaklanır. Her gün ses kaynağı ayırma işlemi gerçekleştirirsiniz. Gerçek hayatta ses kaynağı ayrımının kaba bir örneği, bir şarkının sözlerini ayırt etmenizdir. Bu durumda, şarkı sözlerinin ses sinyallerini müziğin geri kalanından ayırıyorsunuz. Bunu gerçekleştirmek için derin öğrenmeyi de kullanabilirsiniz!

Bu proje üzerinde çalışmak için LibriSpeech ve UrbanNoise8k veri kümelerini kullanabilirsiniz. İlki, arka plan gürültüsü olmadan kitap okuyan insanların ses kliplerinden oluşan bir koleksiyonken, ikincisi arka plandaki gürültülerden oluşan bir koleksiyondur. Her ikisini de kullanarak, belirli ses sinyallerini birbirinden ayırt edebilen bir modeli kolayca oluşturabilirsiniz. İşinizi kolaylaştırmak için spektrogramları dönüştürebilirsiniz.

Ek İpuçları

Hangi kısmı en aza indirmeniz gerektiğine odaklandığından kayıp işlevini kullanmayı unutmayın. Kayıp işlevini kullanarak modelinize arka plan seslerini çok daha kolay bir şekilde yok saymayı öğretebilirsiniz. İşte örnek olarak mükemmel bir ses kaynağı ayırma uygulaması .

4. Segment Sesi

Segmenting, bir şeyi özelliklerine göre farklı parçalara ayırmayı ifade eder. Bu nedenle, ses segmentasyonu, ses sinyallerini benzersiz özelliklerine göre segmentlere ayırdığınız zamandır. Bu, konuşma işleme projelerinin çok önemli bir parçasıdır ve burada listelediğimiz projelerin neredeyse tamamında ses segmentasyonu yapmanız gerekir. Veri temizlemeye benzer ancak ses biçimindedir.

Ses segmentasyonunun mükemmel bir uygulaması, kalp atışlarının sesini analiz edebileceğiniz ve gelişmiş analiz için iki segmentini ayırabileceğiniz kalp izlemedir. Ses segmentasyonunun diğer bir genel uygulaması, sistemin kelimeleri arka plandaki gürültüden ayırabildiği ve konuşma tanıma yazılımının performansını artırabildiği konuşma tanımadır.

Ek İpuçları

İşte MECS basınında yayınlanan mükemmel bir ses segmentasyon projesi. Otomatik ses segmentasyonunun temellerini tartışır ve farklı uygulamalar için çoklu segmentasyon mimarileri önerir. Bunun üzerinden geçmek, ses segmentasyonunu daha iyi anlamak için kesinlikle faydalı olacaktır.

5. Otomatik Müzik Etiketleri

Bu proje, daha önce tartıştığımız ses sınıflandırma projesine benzer. Ancak, küçük bir fark var. Müzik etiketleme, insanların bunları kapsamlı bir veritabanında kolayca bulabilmesi için şarkılar için meta veriler oluşturmaya yardımcı olur. Müzik etiketlemede birden fazla sınıfla çalışmanız gerekir. Bu yüzden çok etiketli bir sınıflandırma algoritması uygulamanız gerekir. Ancak, önceki projelerde tartıştığımız gibi, temel bilgilerle, yani ses özellikleriyle başlıyoruz.

Ardından ses dosyalarını özelliklerindeki benzerliklere göre ayıran bir sınıflandırıcı kullanacağız. Yukarıdaki projede tartıştığımız ses sınıflandırmasının aksine, burada çok etiketli bir sınıflandırma algoritması kullanmamız gerekecek.

Bir alıştırma şekli olarak, popüler parçalardan oluşan ücretsiz bir koleksiyon olan Million Song Dataset ile başlamalısınız. Veri kümesinde ses yoktur ve yalnızca özelliklere sahiptir, dolayısıyla kapsamlı bir bölüm önceden yapılmıştır. Milyon Şarkı veri setini kullanarak modelinizi kolayca eğitebilir ve test edebilirsiniz. Milyon Şarkı veri setine buradan göz atın .

Ek İpuçları

Bu proje üzerinde çalışmak için CNN'leri kullanabilirsiniz. Ses etiketlemeyi ayrıntılı olarak tartışan ve bu görev için Keras ve CNN'leri kullanan bu vaka çalışmasına göz atın.

6. Müzik için Öneri Sistemi

Öneri sistemleri bugünlerde oldukça popüler. E-ticaretten medyaya, neredeyse her B2C endüstrisi, faydalarından yararlanmak için bunları uyguluyor. Bir tavsiye sistemi, bir kullanıcıya geçmiş satın almalarına veya davranışlarına göre ürün veya hizmetler önerir. Netflix'in öneri sistemi, muhtemelen hem yapay zeka uzmanları hem de meraklıları arasında en ünlüsüdür. Ancak, Netflix'in öneri sisteminin aksine, öneri sisteminiz kullanıcı davranışını tahmin etmek için sesi analiz ediyor olacaktır. Spotify gibi müzik akışı platformları, kullanıcı deneyimini geliştirmek için bu tür öneri sistemlerini zaten uyguluyor.

Aşağıdaki bölümlere ayırabileceğimiz ileri düzey bir projedir:

• Önce bir şarkının belirli özelliklerini diğerinden ayırt edebilecek bir ses sınıflandırma sistemi oluşturmanız gerekecek. Bu sistem, kullanıcımızın en çok dinlediği şarkıları analiz edecektir.
• Ardından, bu özellikleri analiz eden ve aralarındaki ortak özellikleri bulan bir öneri sistemi oluşturmanız gerekecektir.
• Bundan sonra, ses sınıflandırma sistemi, kullanıcımızın henüz dinlemediği diğer şarkılarda bulunan özellikleri bulacaktır.
• Bu özelliklere sahip olduğunuzda, öneri sisteminiz bunları bulgularıyla karşılaştırır ve bunlara göre daha fazla şarkı önerir.

Bu proje biraz karmaşık görünse de, her iki modeli de oluşturduğunuzda işler kolaylaşacaktır.

Ek İpuçları

Bir öneri sistemi, sınıflandırma algoritmalarına odaklanır. Geçmişte bir tane oluşturmadıysanız, bu projeye geçmeden önce bir tane oluşturma alıştırması yapmalısınız.

Ayrıca, türe veya sanatçıya göre sınıflandırarak küçük bir şarkı veri kümesiyle de başlayabilirsiniz. Örneğin, bir kullanıcı The Weeknd'i dinliyorsa, R&B ve Pop gibi türlerinde bulunan diğer şarkıları dinlemesi kuvvetle muhtemeldir. Bu, öneri sisteminiz için veritabanını kısaltmanıza yardımcı olacaktır.

Daha fazla bilgi edinin: Yeni Başlayanlar için 13 İlginç Sinir Ağı Projesi Fikirleri ve Konuları

Derin Öğrenme Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Ses analizi ve konuşma tanıma, metinsel ve görsel karşılıklarına göre nispeten yeni teknolojilerdir. Ancak bu listede de görebileceğiniz gibi, bu alanda çeşitli uygulamalar ve olanaklar mevcuttur. Yapay zeka ve derin öğrenme sayesinde gelecekte daha gelişmiş ses analizleri bekleyebiliriz.

Bu konuşma işleme projeleri buzdağının sadece görünen kısmı. Veri öğrenmenin başka birçok uygulaması mevcuttur. Daha derin öğrenme projelerini keşfetmek istiyorsanız şu kaynakları öneririz:

• 13 Sinir Ağı Projesi fikri
• Github'da Bilmeniz Gereken En İyi 7 Derin Öğrenme Projesi
• 16 Heyecan Verici Derin Öğrenme Projesi Fikri

Ayrıca, yetkin bir uzman olmak için bir makine öğrenimi ve derin öğrenme kursuna katılabilirsiniz. Bu kurs size projeler, videolar ve çalışma materyalleri aracılığıyla endüstri liderlerinden eğitim sağlayacaktır.