初學者和經驗豐富的 6 大語音處理項目和主題 [2022]

我們都聽說過文本分類、圖像分類，但是你嘗試過音頻分類嗎？ 休假分類； 通過使用人工智能和深度學習，我們可以在音頻中做很多其他的事情。 在本文中，我們將討論各種語音處理項目。

您可以從事這些項目，以更熟悉 AI 在音頻和聲音分析中的不同應用。 從音頻分類到音樂推薦系統，這個列表中有很多項目想法。 所以，讓我們潛入吧。

語音處理項目和主題

1. 對音頻進行分類

音頻分類是最受歡迎的語音處理項目之一。 由於深度學習專注於構建一個類似於人類思維的網絡，因此聲音識別也是必不可少的。 雖然圖像分類已經變得非常先進和廣泛，但音頻分類仍然是一個相對較新的概念。

因此，您可以從事音頻分類項目並輕鬆領先於同行。 您可能想知道如何開始進行音頻分類項目，但不用擔心，因為 Google 已經通過 AudioSet 為您提供支持。 AudioSet 是他們從 YouTube 視頻中收集的大量標記音頻。 它們都是 10 秒長，而且變化多端。

您可以使用 AudioSet 中的音頻文件來訓練和測試您的模型。 它們被正確標記，因此使用它們相對更直接。 AudioSet 中目前有 632 個音頻事件類和超過 200 萬個聲音片段。 在此處查看 Google AudioSet 。

作為初學者，專注於從音頻文件中提取特定特徵並通過神經網絡對其進行分析。 您可以使用小的音頻片段來訓練神經網絡。

附加提示

使用數據增強來避免過度擬合，這會在執行音頻分類時給您帶來很多麻煩。 此外，我們建議使用卷積神經網絡（也稱為 CNN）來執行音頻分類。 您還可以使用減慢或加快聲音來滿足您的模型的需要。

2. 生成音頻指紋

音頻指紋識別是最新且令人印象深刻的技術之一，這就是我們將其添加到語音處理項目列表中的原因。 當您通過從一段音頻中提取相關的聲學特徵來生成音頻信號，然後將特定的音頻信號進行濃縮，我們將這個過程稱為音頻指紋識別。 您可以說音頻指紋是特定音頻信號的摘要。 它們的名稱為“指紋”，因為每個音頻指紋都是獨一無二的，就像人類指紋一樣。

通過生成音頻指紋，您可以在任何情況下識別特定聲音的來源。 Shazam 可能是音頻指紋識別應用程序中最著名的例子。 Shazam 是一款應用程序，可讓人們通過聽一小部分歌曲來識別歌曲。

附加提示

生成音頻指紋的一個常見問題是背景噪聲。 雖然有些人使用軟件解決方案來消除背景噪音，但您可以嘗試以不同的格式表示音頻並從文件中刪除不必要的混亂。 之後，您可以實現所需的算法來區分指紋。

閱讀更多：深度學習與神經網絡：深度學習和神經網絡之間的區別

3. 分離音源

語音處理項目中另一個流行的話題是音頻源的分離。 簡單來說，音源分離的重點是區分信號中存在的不同類型的音源信號。 您每天都執行音源分離。 現實生活中音頻源分離的一個粗略示例是當您區分歌曲的歌詞時。 在這種情況下，您將歌詞的音頻信號與音樂的其餘部分分開。 您也可以使用深度學習來執行此操作！

要處理這個項目，您可以使用 LibriSpeech 和 UrbanNoise8k 數據集。 前者是人們閱讀書籍的音頻片段的集合，沒有任何背景噪音，而後者是背景噪音的集合。 使用這兩者，您可以輕鬆地創建一個可以將特定音頻信號彼此區分開來的模型。 您可以轉換頻譜圖以使您的工作更輕鬆。

附加提示

請記住使用損失函數，因為它專注於您必須最小化的部分。 使用損失函數，您可以教您的模型更輕鬆地忽略背景噪音。 這是一個出色的音頻源分離應用​​程序作為示例。

4.分段音頻

分割是指根據事物的特徵將事物分成不同的部分。 因此，音頻分割是指根據音頻信號的獨特特徵對音頻信號進行分割。 它是語音處理項目的關鍵部分，您需要對我們在此處列出的幾乎所有項目執行音頻分割。 它類似於數據清理，但採用音頻格式。

音頻分割的一個出色應用是心臟監測，您可以在其中分析心跳的聲音並將其兩個片段分開以進行增強分析。 音頻分割的另一個普遍應用是在語音識別中，系統可以將單詞從背景噪聲中分離出來，並提高語音識別軟件的性能。

附加提示

這是MECS 出版社發表的一個出色的音頻分割項目。 它討論了自動音頻分割的基礎知識，並為不同的應用提出了多種分割架構。 通過它肯定會有助於更好地理解音頻分割。

5.自動音樂標籤

這個項目類似於我們之前討論的音頻分類項目。 但是，有一點不同。 音樂標籤有助於為歌曲創建元數據，因此人們可以在廣泛的數據庫中輕鬆找到它們。 在音樂標籤中，您必須使用多個類。 所以你必須實現一個多標籤分類算法。 然而，正如我們在之前的項目中所討論的，我們從基礎開始，也就是音頻功能。

然後，我們將使用分類器根據音頻文件的特徵相似性來分離音頻文件。 與我們在上面項目中討論的音頻分類不同，我們必須在這裡使用多標籤分類算法。

作為一種練習形式，您應該從百萬歌曲數據集開始，這是一個免費的流行曲目集合。 該數據集沒有音頻，只有特徵，因此預先完成了一個廣泛的部分。 您可以使用 Million Song 數據集輕鬆訓練和測試您的模型。 在此處查看百萬歌曲數據集。

附加提示

您可以使用 CNN 來處理這個項目。 查看此案例研究，其中詳細討論了音頻標記並使用 Keras 和 CNN 完成此任務。

6. 音樂推薦系統

如今，推薦系統廣受歡迎。 從電子商務到媒體，幾乎每個 B2C 行業都在實施它們以獲取收益。 推薦系​​統根據用戶過去的購買或行為向用戶推薦產品或服務。 Netflix 的推薦系統可能是 AI 專業人士和愛好者中最著名的。 但是，與 Netflix 的推薦系統不同，您的推薦系統將分析音頻以預測用戶行為。 Spotify 等音樂流媒體平台已經在實施此類推薦系統以增強用戶體驗。

這是一個高級項目，我們可以分為以下幾個部分：

• 您首先必須創建一個音頻分類系統，該系統可以將一首歌曲的特定特徵與另一首歌曲區分開來。 該系統將分析我們的用戶最常聽的歌曲。
• 然後，您必須構建一個推薦系統來分析這些特徵並找到它們之間的共同屬性。
• 之後，音頻分類系統會發現我們的用戶還沒有聽過的其他歌曲中存在的特徵。
• 一旦你有了這些功能，你的推薦系統就會將它們與它的發現進行比較，並根據它們推薦更多的歌曲。

雖然這個項目可能聽起來有點複雜，但一旦你構建了這兩個模型，事情就會變得更容易。

附加提示

推薦系​​統專注於分類算法。 如果您過去沒有創建過一個，您應該在開始這個項目之前先練習構建一個。

您還可以從一個小的歌曲數據集開始，根據流派或藝術家對其進行分類。 例如，如果用戶收聽 The Weeknd，他們很可能會收聽他的流派中的其他歌曲，例如 R&B 和流行音樂。 這將幫助您縮短推薦系統的數據庫。

了解更多：為初學者準備的 13 個有趣的神經網絡項目想法和主題

了解有關深度學習的更多信息

與文本和視覺技術相比，音頻分析和語音識別是相對較新的技術。 但是，正如您在此列表中看到的那樣，該領域存在各種實現和可能性。 由於人工智能和深度學習，我們可以期待未來更高級的音頻分析。

這些語音處理項目只是冰山一角。 還有許多其他可用的數據學習應用。 如果您想探索更多深度學習項目，我們推薦以下資源：

• 13 個神經網絡項目的想法
• 你應該知道的 7 個 Github 深度學習項目
• 16 個令人興奮的深度學習項目創意

此外，您還可以參加機器學習和深度學習課程，成為精通專家。 該課程將通過項目、視頻和學習材料為您提供行業領導者的培訓。