初学者和经验丰富的 6 大语音处理项目和主题 [2022]

我们都听说过文本分类、图像分类，但是你尝试过音频分类吗？ 休假分类； 通过使用人工智能和深度学习，我们可以在音频中做很多其他的事情。 在本文中，我们将讨论各种语音处理项目。

您可以从事这些项目，以更熟悉 AI 在音频和声音分析中的不同应用。 从音频分类到音乐推荐系统，这个列表中有很多项目想法。 所以，让我们潜入吧。

语音处理项目和主题

1. 对音频进行分类

音频分类是最受欢迎的语音处理项目之一。 由于深度学习专注于构建一个类似于人类思维的网络，因此声音识别也是必不可少的。 虽然图像分类已经变得非常先进和广泛，但音频分类仍然是一个相对较新的概念。

因此，您可以从事音频分类项目并轻松领先于同行。 您可能想知道如何开始进行音频分类项目，但不用担心，因为 Google 已经通过 AudioSet 为您提供支持。 AudioSet 是他们从 YouTube 视频中收集的大量标记音频。 它们都是 10 秒长，而且变化多端。

您可以使用 AudioSet 中的音频文件来训练和测试您的模型。 它们被正确标记，因此使用它们相对更直接。 AudioSet 中目前有 632 个音频事件类和超过 200 万个声音片段。 在此处查看 Google AudioSet 。

作为初学者，专注于从音频文件中提取特定特征并通过神经网络对其进行分析。 您可以使用小的音频片段来训练神经网络。

附加提示

使用数据增强来避免过度拟合，这会在执行音频分类时给您带来很多麻烦。 此外，我们建议使用卷积神经网络（也称为 CNN）来执行音频分类。 您还可以使用减慢或加快声音来满足您的模型的需要。

2. 生成音频指纹

音频指纹识别是最新且令人印象深刻的技术之一，这就是我们将其添加到语音处理项目列表中的原因。 当您通过从一段音频中提取相关的声学特征来生成音频信号，然后将特定的音频信号进行浓缩，我们将这个过程称为音频指纹识别。 您可以说音频指纹是特定音频信号的摘要。 它们的名称为“指纹”，因为每个音频指纹都是独一无二的，就像人类指纹一样。

通过生成音频指纹，您可以在任何情况下识别特定声音的来源。 Shazam 可能是音频指纹识别应用程序中最著名的例子。 Shazam 是一款应用程序，可让人们通过听一小部分歌曲来识别歌曲。

附加提示

生成音频指纹的一个常见问题是背景噪声。 虽然有些人使用软件解决方案来消除背景噪音，但您可以尝试以不同的格式表示音频并从文件中删除不必要的混乱。 之后，您可以实现所需的算法来区分指纹。

阅读更多：深度学习与神经网络：深度学习和神经网络之间的区别

3. 分离音源

语音处理项目中另一个流行的话题是音频源的分离。 简单来说，音源分离的重点是区分信号中存在的不同类型的音源信号。 您每天都执行音源分离。 现实生活中音频源分离的一个粗略示例是当您区分歌曲的歌词时。 在这种情况下，您将歌词的音频信号与音乐的其余部分分开。 您也可以使用深度学习来执行此操作！

要处理这个项目，您可以使用 LibriSpeech 和 UrbanNoise8k 数据集。 前者是人们阅读书籍的音频片段的集合，没有任何背景噪音，而后者是背景噪音的集合。 使用这两者，您可以轻松地创建一个可以将特定音频信号彼此区分开来的模型。 您可以转换频谱图以使您的工作更轻松。

附加提示

请记住使用损失函数，因为它专注于您必须最小化的部分。 使用损失函数，您可以教您的模型更轻松地忽略背景噪音。 这是一个出色的音频源分离应用程序作为示例。

4.分段音频

分割是指根据事物的特征将事物分成不同的部分。 因此，音频分割是指根据音频信号的独特特征对音频信号进行分割。 它是语音处理项目的关键部分，您需要对我们在此处列出的几乎所有项目执行音频分割。 它类似于数据清理，但采用音频格式。

音频分割的一个出色应用是心脏监测，您可以在其中分析心跳的声音并将其两个片段分开以进行增强分析。 音频分割的另一个普遍应用是在语音识别中，系统可以将单词从背景噪声中分离出来，并提高语音识别软件的性能。

附加提示

这是MECS 出版社发表的一个出色的音频分割项目。 它讨论了自动音频分割的基础知识，并为不同的应用提出了多种分割架构。 通过它肯定会有助于更好地理解音频分割。

5.自动音乐标签

这个项目类似于我们之前讨论的音频分类项目。 但是，有一点不同。 音乐标签有助于为歌曲创建元数据，因此人们可以在广泛的数据库中轻松找到它们。 在音乐标签中，您必须使用多个类。 所以你必须实现一个多标签分类算法。 然而，正如我们在之前的项目中所讨论的，我们从基础开始，也就是音频功能。

然后，我们将使用分类器根据音频文件的特征相似性来分离音频文件。 与我们在上面项目中讨论的音频分类不同，我们必须在这里使用多标签分类算法。

作为一种练习形式，您应该从百万歌曲数据集开始，这是一个免费的流行曲目集合。 该数据集没有音频，只有特征，因此预先完成了一个广泛的部分。 您可以使用 Million Song 数据集轻松训练和测试您的模型。 在此处查看百万歌曲数据集。

附加提示

您可以使用 CNN 来处理这个项目。 查看此案例研究，其中详细讨论了音频标记并使用 Keras 和 CNN 完成此任务。

6. 音乐推荐系统

如今，推荐系统广受欢迎。 从电子商务到媒体，几乎每个 B2C 行业都在实施它们以获取收益。 推荐系统根据用户过去的购买或行为向用户推荐产品或服务。 Netflix 的推荐系统可能是 AI 专业人士和爱好者中最著名的。 但是，与 Netflix 的推荐系统不同，您的推荐系统将分析音频以预测用户行为。 Spotify 等音乐流媒体平台已经在实施此类推荐系统以增强用户体验。

这是一个高级项目，我们可以分为以下几个部分：

• 您首先必须创建一个音频分类系统，该系统可以将一首歌曲的特定特征与另一首歌曲区分开来。 该系统将分析我们的用户最常听的歌曲。
• 然后，您必须构建一个推荐系统来分析这些特征并找到它们之间的共同属性。
• 之后，音频分类系统会发现我们的用户还没有听过的其他歌曲中存在的特征。
• 一旦你有了这些功能，你的推荐系统就会将它们与它的发现进行比较，并根据它们推荐更多的歌曲。

虽然这个项目可能听起来有点复杂，但一旦你构建了这两个模型，事情就会变得更容易。

附加提示

推荐系统专注于分类算法。 如果您过去没有创建过一个，您应该在开始这个项目之前先练习构建一个。

您还可以从一个小的歌曲数据集开始，根据流派或艺术家对其进行分类。 例如，如果用户收听 The Weeknd，他们很可能会收听他的流派中的其他歌曲，例如 R&B 和流行音乐。 这将帮助您缩短推荐系统的数据库。

了解更多：为初学者准备的 13 个有趣的神经网络项目想法和主题

了解有关深度学习的更多信息

与文本和视觉技术相比，音频分析和语音识别是相对较新的技术。 但是，正如您在此列表中看到的那样，该领域存在各种实现和可能性。 由于人工智能和深度学习，我们可以期待未来更高级的音频分析。

这些语音处理项目只是冰山一角。 还有许多其他可用的数据学习应用。 如果您想探索更多深度学习项目，我们推荐以下资源：

• 13 个神经网络项目的想法
• 你应该知道的 7 个 Github 深度学习项目
• 16 个令人兴奋的深度学习项目创意

此外，您还可以参加机器学习和深度学习课程，成为精通专家。 该课程将通过项目、视频和学习材料为您提供行业领导者的培训。