Wie entwickelt man Software zur Audioerkennung?
Einführung
Audioerkennungssoftware wird auch als automatische Spracherkennungssoftware bezeichnet und erfreut sich dank der zunehmenden Rechnerkapazität und der Entwicklung von Big Data großer Beliebtheit. Sie finden diese Technologie in intelligenten Lautsprechern, in der medizinischen Transkription und in ähnlichen Anwendungen. Und natürlich sind Sie vielleicht schon mit dem Wachstum und der Intelligenz von Siri und Alexa im Laufe der Jahre vertraut. Die zunehmenden Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz haben es den Entwicklern ermöglicht, Software zu erstellen, die sich auf die Anforderungen der Kunden bezieht und deren Bedürfnisse vorhersieht und berücksichtigt.
Bevor man eine Software zur Audioerkennung entwickelt, sollte man sich über die wichtigsten Komponenten im Klaren sein, die bei der Entwicklung eine Rolle spielen. Der Hauptzweck von Audioerkennungssoftware besteht darin, Tonsignale zu identifizieren und zu interpretieren und ihnen sinnvolle Informationen zu entlocken.
Komponenten von Audioerkennungssoftware
Die Audioerkennung besteht aus einer Reihe von Schritten, die es der Software ermöglichen, den Erwartungen entsprechend zu funktionieren. Auf diese Weise wird die Software in der Lage sein, auf die Bedürfnisse und Anforderungen des Kunden einzugehen. Informieren Sie sich über die verschiedenen Komponenten der Software:
Vorverarbeitung der Signale
Es ist wichtig, die Qualität der Audiodaten zu verbessern und die relevanten Merkmale aus dem rohen Audiosignal zu extrahieren. Dies geschieht durch Techniken wie Filterung, Rauschunterdrückung, Normalisierung usw.
Merkmalsextraktion
Dies ist der nächste grundlegende Schritt in der Entwicklung von Audiosoftware, bei dem es darum geht, rohe Audiosignale in einfache, verständliche Darstellungen für die Analyse umzuwandeln. Das Softwaresystem lernt Muster und macht auf der Grundlage der neuen Daten Vorhersagen.
Mustererkennung
Algorithmen des maschinellen Lernens werden darauf trainiert, Muster aus dem riesigen Datenstrom zu extrahieren.
Sprachmodell
Es ist wichtig, die umgangssprachlichen Ausdrücke und Abkürzungen der Menschen zu unterscheiden, wenn sie sprechen, und sie in eine standardisierte schriftliche Form zu übertragen.
Es gibt noch weitere Komponenten in der Software, wie z. B. das „akustische Modell“, bei dem es um die Erfassung und Unterscheidung von phonetischen Einheiten aus einer großen Anzahl von Datensätzen auf der Grundlage von Sprachproben verschiedener Sprecher geht. Dann gibt es noch eine weitere Komponente, die Lexikonkomponente, die dabei hilft, die akustischen Modelle den richtigen phonetischen Einheiten zuzuordnen.
Prozess der Entwicklung von Audioerkennungssoftware
Einige technische Aspekte bestimmen die Audioeigenschaften wie automatische Spracherkennung, Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache usw. Bei der Analyse der Dauer der Audioclips ist es auch wichtig, die folgenden Audioeigenschaften zu verstehen: die Anzahl der Kanäle (Stereo oder Mono), die Abtastrate (8kHz, 16kHz usw.), die Bitrate (z.B. 32 kbit/s, 128 kbit/s), das Audiodateiformat (z.B. mp3, wav, flac).
Einige der wichtigsten Schritte des Prozesses
- Verstehen und Definieren der Projektziele
Haben Sie eine klare Vorstellung von der Art der Audiosoftware, die Sie entwickeln! Versucht Ihre Audiosoftware, Musik, natürliche Geräusche in der Umgebung oder Sprache zu erkennen? Oder vielleicht eine Kombination aus all dem? Die Definition des Projektziels ist also der erste Schritt, um zu entscheiden, welche Art von Audiosoftware Sie entwickeln möchten. Davon hängt auch ab, wie genau die Töne sind und auf welchen kritischen Merkmalen die Anwendungen aufbauen müssen.
- Identifizierung der Zielgeräusche, Genauigkeit und Art der Verarbeitung
Es kann sehr schwierig sein, aus der Fülle der Geräusche den gewünschten Ton herauszufiltern, aber die technologischen Fortschritte bei der Erkennung von nur dem, was erforderlich ist, haben es möglich gemacht, das zu extrahieren und zu filtern, was erforderlich ist. Bei den Geräuschen kann es sich um Geräusche handeln, die mit mechanischen Störungen, Verkehrsgeräuschen, Sprachbefehlen, Musikinstrumenten und Ähnlichem in Verbindung gebracht werden. Auch die Genauigkeit spielt eine Rolle. Wenn Sie hochpräzise Systeme suchen, brauchen Sie sehr große Trainingsmengen und hochpräzise Systeme. Außerdem müssen Sie feststellen, ob die Geräusche in Echtzeit auftreten oder ob es sich um vorab aufgezeichnete Audiodateien handelt.
- Die Phasen der Datenerfassung und -vorverarbeitung sind sehr wichtig
Qualität und Quantität der Daten sind sehr wichtig, denn die Software ist auf Daten angewiesen, und wenn die Daten den Erwartungen entsprechen, wird sie ein leistungsfähiges Modell liefern. Hier müssen Sie der Datenerhebung und der anschließenden Kennzeichnung der Daten große Bedeutung beimessen. Sobald Sie alle wichtigen Hörproben gesammelt haben, können Sie sie beschriften, indem Sie die einzelnen Hörproben mit der jeweiligen Kategorie versehen, zu der sie gehören. Dieser Prozess fördert überwachte Lernalgorithmen, so dass ein Geräusch, das von einem „bellenden Hund“ stammt, korrekt als „Hund“ eingestuft wird.
Der nächste Schritt ist die Vorverarbeitung der Daten. Hier wird der Ton poliert, gereinigt und vorbereitet. Sie macht die Rohdaten durch einen Prozess, der als „Merkmalsextraktion“ bekannt ist, für die Maschine interpretierbar. Dies würde den Ton bereinigen und alle Hintergrundgeräusche entfernen, mit korrekten Tonpegeln.
- Verstehen, welcher Ansatz für die Audioerkennung erforderlich ist
Es gibt eine Reihe von Ansätzen, die für die Audioerkennung verwendet werden können. Wenn es um einfache Klänge geht, können Sie sich für traditionelle Methoden wie Support Vector Machines (SVM) oder Hidden Markov Models (HMMs) entscheiden, oder für einen komplexeren Ansatz – Deep Learning. Wenn Sie keine komplexen Tonerkennungsaufgaben und nicht zu viele Tonkategorien haben, ist das traditionelle Modell möglicherweise ausreichend.
Mit dem Deep Learning-Ansatz müssen Sie möglicherweise künstliche neuronale Netze wie Faltungsneuronale Netze (CNNs) verwenden, um die Audiodaten zu verarbeiten. Dies erfordert ebenfalls große Mengen an Trainingsdaten und eine Menge an Rechenressourcen. Wenn das gewünschte Genauigkeitsniveau extrem hoch ist, sollten Sie sich für die Methode des Deep Learning entscheiden.
- Und schließlich das Trainieren des Modells für verschiedene Geräuschkategorien
Sobald die Daten für die Audioerkennungssoftware gesammelt sind, können Sie das Modell so trainieren, dass es die verschiedenen Klangmuster und Kategorien unterscheiden kann. Die markierten Daten werden in den Algorithmus eingespeist, damit dieser die Muster lernen kann. Trainieren, validieren und testen Sie die Datensätze, damit Sie sie perfekt abstimmen können. In dieser Phase werden die verschiedenen Hyperparameter innerhalb eines Algorithmus angepasst und abgestimmt. Nach der Anpassung und Abstimmung können Sie die Metriken auswerten, damit sie die verschiedenen Klangkategorien korrekt identifizieren.
Und wenn die Abstimmung und Bewertung abgeschlossen sind, ist es an der Zeit, die Software für reale Anwendungen freizugeben. Dies kann entweder im Gerät oder in der Cloud geschehen.
Fazit
Die Entwicklung von Audiosoftware für ein Unternehmen ist ein sehr spannendes und lohnendes Unterfangen, erfordert aber viel Wissen, technische Fähigkeiten und aktuelle Kenntnisse über die neuesten Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens, der Softwaretechnik und der Signalverarbeitung. Entwickler müssen auch über die neuesten Tools und Technologien im Bereich der Audioanalyse auf dem Laufenden sein. Wenn sie die Audioerkennung beherrschen, eröffnen sich aufregende Möglichkeiten, die die künstliche Intelligenz mit mehr Innovation und Entdeckungen auf die nächste Erfolgsebene bringen werden.
Sie brauchen ein Team, das strategisch vorgeht, ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse der Nutzer hat, sich der fortschrittlichen Technologien bewusst ist und ein aufschlussreiches Wissen darüber hat, wie die Bedürfnisse der Nutzer in Zukunft aussehen könnten. Dies würde ihnen helfen, leistungsstarke und sehr effektive Audioerkennungssoftware zu entwickeln, die das Konzept der Nutzung und Wahrnehmung von Technologie verändern wird.
Interessante Links:
Aufbau einer Spracherkennungssoftware mit maschinellem Lernen
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Entwicklung von Audio Recognition Software beginnen können
Bilder: Canva
Der Autor: Sascha Thattil arbeitet bei Software-Developer-India.com die zur YUHIRO Gruppe gehört. YUHIRO ist ein deutsch-indisches Unternehmen, das Programmierer an IT-Unternehmen, Agenturen und IT-Abteilungen vermittelt.
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