Sådan udvikler du software til lydgenkendelse

Sådan udvikler du software til lydgenkendelse

Introduktion

Lydgenkendelsessoftware er også kendt som automatisk talegenkendelsessoftware og vinder enorm popularitet takket være stigningen i computerkapacitet og udviklingen af Big Data. Du finder denne teknologi i smarthøjttalere, medicinsk transskription og i lignende applikationer. Og selvfølgelig er du måske allerede bekendt med Siri og Alexa’s vækst og smartness gennem årene. Væksten i maskinlæringsteknikker og kunstig intelligens har gjort det muligt for udviklere at skabe software, der forholder sig til kundernes krav og forudser og imødekommer deres behov.

Før man udvikler software til lydgenkendelse, vil det være en god idé at forstå de nøglekomponenter, der indgår i udviklingen. Hovedformålet med software til lydgenkendelse er at identificere og fortolke lydsignaler og udtrække meningsfuld information fra dem.

Komponenter i software til lydgenkendelse

Lydgenkendelse er en række trin, der gør det muligt for softwaren at fungere i overensstemmelse med forventningerne. Det er sådan, softwaren bliver i stand til at reagere på kundens behov og krav. Tjek de forskellige komponenter, der indgår i softwaren:

Forbehandling af signaler

Det er vigtigt at forbedre lydkvaliteten og udtrække de relevante funktioner fra det rå lydsignal. Dette gøres ved hjælp af teknikker som filtrering, støjreduktion, normalisering osv.

Udvinding af funktioner

Dette er det næste grundlæggende trin i udviklingen af audiosoftware, og det handler om at konvertere rå lydsignaler til enkle, forståelige repræsentationer til analyse. Softwaresystemet vil lære mønstre og lave forudsigelser baseret på de nye data.

Mønstergenkendelse

Maskinlæringsalgoritmer vil blive trænet til at udtrække mønstre fra den enorme strøm af data, der kommer ind.

Sprogmodel

Det er vigtigt at skelne mellem folks talemåder og forkortelser, når de taler, og konvertere dem til en standardiseret skriftlig form.

Der er andre komponenter i softwaren som ‘akustisk model’, der handler om at indfange og skelne fonetiske enheder fra et stort antal datasæt baseret på taleprøver fra forskellige talere. Så har du en anden komponent, Lexicon-komponenten, der hjælper med at kortlægge de akustiske modeller til deres korrekte fonetiske enheder.

Processen med at udvikle software til lydgenkendelse

Nogle tekniske aspekter dikterer lydegenskaberne som automatisk talegenkendelse, algoritmer til behandling af naturligt sprog osv. Mens man analyserer lydklippenes varighed, er det også vigtigt at forstå følgende i lydegenskaber: antallet af kanaler (stereo eller mono), sample rate-værdi (8kHz, 16kHz osv.), bitrate (f.eks. 32 kbit/s, 128 kbit/s), lydfilformat (f.eks. mp3, wav, flac).

Nogle af de vigtigste trin i processen

  1. Forståelse og definition af projektets mål

Hav en klar idé om, hvilken slags lydsoftware du er ved at bygge! Prøver din lydsoftware at genkende musik, naturlige lyde i omgivelserne eller tale? Eller måske en kombination af dem alle? Så at definere projektets mål er det første skridt til at beslutte, hvilken slags lydsoftware du er ved at bygge. Dette vil også diktere lydens nøjagtighed, og hvilke kritiske funktioner applikationerne skal bygge på.

  1. Identificering af mållyde, nøjagtighed og type af behandling

Det kan være meget vanskeligt at identificere den ønskede lyd i mængden af lyde, men de teknologiske fremskridt inden for detektering af kun det, der er nødvendigt, har gjort det muligt at udtrække og filtrere det, der er nødvendigt. Lydene kan være lyde, der identificeres med mekaniske fejl, trafiklyde, talekommandoer, musikinstrumenter og lignende. Nøjagtighed er også en faktor. Hvis man ønsker meget præcise systemer, har man brug for meget store træningssæt og meget præcise systemer. Du skal også afgøre, om lydene sker i realtid, eller om de er forudindspillede lydfiler.

  1. Dataindsamling og forbehandling af data er meget vigtige stadier.

Kvaliteten og mængden af data er meget vigtig, fordi softwaren er afhængig af data, og hvis dataene lever op til forventningerne, vil det give dig en højtydende model. Det er her, du skal lægge vægt på at indsamle data og derefter mærke dem. Når du har samlet alle de vigtige lydprøver, kan du mærke dem ved at notere hver lydprøve med den kategori, den hører til. Denne proces fremmer superviserede læringsalgoritmer, så når lyden er fra en “gøende hund”, vil den blive mærket korrekt som en “hund”.

Det næste trin er forbehandlingen af data. Det er her, lyden bliver poleret, renset og klargjort. Det vil gøre de rå data fortolkelige for maskinen gennem en proces, der kaldes ‘feature extraction’. Dette vil rense lyden og fjerne eventuelle baggrundsstøj med korrekte lydniveauer.

  1. Forståelse af, hvilken tilgang der kræves til lydgenkendelse

Der er et par metoder, der kan bruges til lydgenkendelse. Hvis du er på udkig efter simple lyde, kan du vælge traditionelle metoder som Support Vector Machines eller SVM eller Hidden Markov Models (HMMs) eller en tilgang, der er mere kompleks – Deep Learning. Hvis du ikke har komplekse lydgenkendelsesopgaver og ikke har for mange lydkategorier, så kan den traditionelle model være tilstrækkelig.

Med Deep Learning-tilgangen kan det være nødvendigt at anvende kunstige neurale netværk som convolutional neural networks (CNN’er) til at behandle lyden. Det kræver også enorme mængder træningsdata og masser af beregningsressourcer. Hvis det ønskede nøjagtighedsniveau er ekstremt højt, kan det være nødvendigt at vælge Deep Learning-metoden.

  1. Og endelig træning af modellen til forskellige lydkategorier

Så når dataene til lydgenkendelsessoftwaren er indsamlet, kan du træne modellen, så den kan skelne mellem de forskellige lydmønstre og kategorier. De mærkede data bliver fodret ind i algoritmen, så den kan lære mønstrene. Træn, valider og test datasættene, så du kan finjustere dem til perfektion. Det er på dette trin, at de forskellige hyperparametre i en algoritme justeres og indstilles. Efter justeringen og indstillingen kan du evaluere målingerne, så de identificerer de forskellige lydkategorier korrekt.

Og når tuningen og evalueringen er færdig, er det tid til at frigive softwaren til applikationer i den virkelige verden. Dette kan gøres enten i enheden eller i skyen.

Konklusion

At udvikle lydsoftware til en virksomhed er en meget spændende og givende opgave, men det kræver en masse viden, tekniske færdigheder og opdateret viden om de seneste innovationer inden for maskinlæring, softwareteknik og signalbehandlingsekspertise. Udviklere skal også være opdateret på de nyeste værktøjer og teknologier inden for lydanalyse, og med en behersket viden om lydgenkendelse er det muligt at åbne op for spændende muligheder, der vil tage kunstig intelligens til det næste niveau af succes med mere innovation og opdagelse.

Du har brug for et team, der har en strategisk tilgang, en dyb forståelse af brugernes behov, er bevidst om de avancerede teknologier og har en indsigtsfuld viden om, hvordan brugernes behov kan se ud i fremtiden. Det vil hjælpe dem med at skabe kraftfuld og meget effektiv software til lydgenkendelse, som vil ændre vores måde at bruge og opfatte teknologi på.

Interessante links:

Opbygning af en stemmegenkendelsessoftware med maskinlæring

Se her, hvordan du kommer i gang med softwareudvikling til lydgenkendelse

Billeder: Canva


Forfatteren: Sascha Thattil arbejder på Software-Developer-India.com, som er en del af YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk virksomhed, der leverer programmører til IT-virksomheder, agenturer og IT-afdelinger.

Skriv en kommentar

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.