Miten äänentunnistusohjelmistoa kehitetään

Miten äänentunnistusohjelmistoa kehitetään

Johdanto

Äänentunnistusohjelmisto tunnetaan myös nimellä automaattinen puheentunnistusohjelmisto, ja se kasvattaa valtavaa suosiotaan laskentakapasiteetin kasvun ja Big Datan kehittymisen ansiosta. Tätä tekniikkaa käytetään älykaiuttimissa, lääketieteellisessä transkriptiossa ja muissa vastaavissa sovelluksissa. Ja tietysti saatat jo tuntea Sirin ja Alexan kasvun ja älykkyyden vuosien varrella. Koneoppimistekniikoiden ja tekoälyn lisääntyminen on antanut kehittäjille mahdollisuuden luoda ohjelmistoja, jotka liittyvät asiakkaiden vaatimuksiin ja ennakoivat ja vastaavat heidän tarpeisiinsa.

Ennen kuin kehität äänentunnistusohjelmistoa, olisi hyvä ymmärtää sen kehittämiseen liittyvät keskeiset osatekijät. Äänentunnistusohjelmiston päätarkoitus on tunnistaa ja tulkita äänisignaaleja ja poimia niistä merkityksellistä tietoa.

Äänentunnistusohjelmiston osat

Äänentunnistus on sarja vaiheita, jotka mahdollistavat sen, että ohjelmisto toimii odotusten mukaisesti. Näin ohjelmisto pystyy vastaamaan asiakkaan tarpeisiin ja vaatimuksiin. Tutustu ohjelmistoon sisältyviin eri komponentteihin:

Signaalin esikäsittely

On tärkeää parantaa äänen laatua ja poimia olennaiset piirteet raa’asta äänisignaalista. Tämä tehdään muun muassa suodatuksen, kohinan vähentämisen ja normalisoinnin kaltaisilla tekniikoilla.

Ominaisuuksien louhinta

Tämä on seuraava perusaskel ääniohjelmistojen kehityksessä, ja siinä on kyse raakojen audiosignaalien muuntamisesta yksinkertaisiksi ja ymmärrettäviksi esityksiksi analysointia varten. Ohjelmistojärjestelmä oppii kuvioita ja tekee ennusteita uusien tietojen perusteella.

Kuvion tunnistaminen

Koneoppimisalgoritmeja koulutetaan poimimaan kuvioita valtavasta tietovirrasta.

Kielimalli

On tärkeää erottaa ihmisten puhekieliset ilmaisut ja lyhenteet, kun he puhuvat, ja muuntaa ne vakiomuotoiseen kirjalliseen muotoon.

Ohjelmistossa on muitakin komponentteja, kuten ”akustinen malli”, jonka tehtävänä on kaapata ja erottaa äänneyksiköt valtavasta määrästä tietokokonaisuuksia, jotka perustuvat eri puhujien puhenäytteisiin. Sitten on toinen komponentti, Lexicon-komponentti, joka auttaa kartoittamaan akustiset mallit oikeisiin foneettisiin yksiköihin.

Äänentunnistusohjelmiston kehittämisprosessi

Äänen ominaisuudet määräytyvät joidenkin teknisten näkökohtien, kuten automaattisen puheentunnistuksen ja luonnollisen kielen käsittelyalgoritmien, perusteella. Äänileikkeiden kestoa analysoitaessa on myös tärkeää ymmärtää seuraavat ääniominaisuudet: kanavien määrä (stereo tai mono), näytteenottotaajuus (8 kHz, 16 kHz jne.), bittinopeus (esim. 32 kbit/s, 128 kbit/s), äänitiedostomuoto (esim. mp3, wav, flac).

Joitakin prosessin keskeisiä vaiheita

1. Hankkeen tavoitteiden ymmärtäminen ja määrittely

Sinulla on selkeä käsitys siitä, millaista ääniohjelmistoa olet rakentamassa! Yrittävätkö ääniohjelmasi tunnistaa musiikkia, ympäristön luonnollisia ääniä vai puhetta? Tai ehkäpä kaikkien näiden yhdistelmä? Projektin tavoitteen määrittely on siis ensimmäinen askel päätettäessä, millaista ääniohjelmistoa olet rakentamassa. Tämä määrää myös äänien tarkkuuden ja sen, millaisten kriittisten ominaisuuksien varaan sovellukset on rakennettava.

2. Kohdeäänten tunnistaminen, tarkkuus ja käsittelytyyppi.

Halutun äänen tunnistaminen äänten paljoudesta voi olla hyvin hankalaa, mutta teknisen kehityksen ansiosta on mahdollista poimia ja suodattaa vain se, mitä tarvitaan. Äänet voivat olla esimerkiksi mekaanisen vian yhteydessä syntyviä ääniä, liikenteen ääniä, puhekäskyjä, soittimia ja vastaavia. Tarkkuus on myös tekijä. Jos etsit erittäin tarkkoja järjestelmiä, tarvitset erittäin suuria harjoitusjoukkoja ja erittäin tarkkoja järjestelmiä. Sinun on myös määritettävä, tapahtuvatko äänet reaaliajassa vai ovatko ne valmiiksi nauhoitettuja äänitiedostoja.

3. Tietojen keruu ja tietojen esikäsittelyvaiheet ovat erittäin tärkeitä.

Tietojen laatu ja määrä ovat erittäin tärkeitä, koska ohjelmisto perustuu tietoihin, ja jos tiedot ovat odotusten mukaisia, se antaa sinulle suorituskykyisen mallin. Tässä vaiheessa sinun on kiinnitettävä huomiota tietojen keräämiseen ja niiden merkitsemiseen. Kun olet kerännyt kaikki tärkeät ääninäytteet, voit merkitä ne merkitsemällä kuhunkin ääninäytteeseen, mihin luokkaan se kuuluu. Tämä prosessi edistää valvottuja oppimisalgoritmeja, joten kun ääni on ”haukkuvan koiran” ääni, se merkitään oikein ”koiraksi”.

Seuraava vaihe on tietojen esikäsittelyvaihe. Täällä ääni kiillotetaan, puhdistetaan ja valmistellaan. Se tekee raakadatasta koneen tulkittavissa olevaa tietoa ”ominaisuuksien poimimiseksi” kutsutun prosessin avulla. Tämä puhdistaa äänen ja poistaa taustahälytykset oikeilla äänitasoilla.

4. Äänitunnistukseen tarvittavan lähestymistavan ymmärtäminen

Äänitunnistukseen voidaan käyttää useita lähestymistapoja. Jos etsit yksinkertaisia ääniä, voit käyttää perinteisiä menetelmiä, kuten tukivektorikoneita (Support Vector Machines, SVM) tai piilotettuja Markovin malleja (Hidden Markov Models, HMM), tai monimutkaisempaa lähestymistapaa – syväoppimista. Jos äänentunnistustehtävät eivät ole monimutkaisia eikä ääniluokkia ole liikaa, perinteinen malli saattaa olla riittävä.

Deep Learning -lähestymistavassa sinun on ehkä käytettävä keinotekoisia neuroverkkoja, kuten konvoluutiohermoverkkoja (CNN), äänen käsittelyyn. Tämä edellyttää myös valtavia määriä harjoitusdataa ja runsaasti laskentaresursseja. Jos haluttu tarkkuustaso on erittäin korkea, saatat joutua käyttämään Deep Learning -menetelmää.

5. Ja lopuksi mallin harjoittelu eri ääniluokille.

Kun äänentunnistusohjelmiston tiedot on kerätty, voit kouluttaa mallin niin, että se pystyy erottamaan eri äänimallit ja -kategoriat. Merkityt tiedot syötetään algoritmille, jotta se voi oppia kuvioita. Kouluta, validoi ja testaa tietokokonaisuudet, jotta voit hienosäätää ne täydellisiksi. Tässä vaiheessa algoritmin eri hyperparametrit säädetään ja viritetään. Säädön ja virityksen jälkeen voit arvioida mittarit niin, että ne tunnistavat eri ääniluokat oikein.

Kun viritys ja arviointi on tehty, on aika julkaista ohjelmisto todellisissa sovelluksissa. Tämä voidaan tehdä joko laitteessa tai pilvipalvelussa.

Johtopäätös

Audio-ohjelmistojen kehittäminen yritykselle on erittäin jännittävä ja palkitseva tehtävä, mutta se vaatii paljon tietoa, teknisiä taitoja ja ajantasaista tietämystä koneoppimisen, ohjelmistotekniikan ja signaalinkäsittelyn uusimmista innovaatioista. Kehittäjien on myös oltava ajan tasalla äänianalyysin uusimmista työkaluista ja tekniikoista, ja kun äänentunnistus on hallussa, on mahdollista avata jännittäviä mahdollisuuksia, jotka vievät tekoälyn seuraavalle menestystasolle innovaation ja keksintöjen myötä.

Tarvitset tiimin, joka noudattaa strategista lähestymistapaa, ymmärtää käyttäjien tarpeita syvällisesti, on tietoinen edistyksellisistä teknologioista ja tietää tarkkaan, millaisia käyttäjien tarpeet voivat olla tulevaisuudessa. Tämä auttaisi heitä luomaan tehokkaita ja erittäin tehokkaita äänentunnistusohjelmistoja, jotka muuttaisivat teknologian käytön ja hahmottamisen konseptia.

Mielenkiintoisia linkkejä:

Puheentunnistusohjelmiston rakentaminen koneoppimisen avulla

Tutustu oppiaksesi, miten päästä alkuun äänentunnistusohjelmistojen kehittämisessä.

Kuvat: Canva

Kirjoittaja: Sascha Thattil työskentelee Software-Developer-India.com -sivustolla, joka on osa YUHIRO-ryhmää. YUHIRO on intialainen saksalainen yritys, joka tarjoaa ohjelmoijia IT-yrityksille, virastoille ja IT-osastoille.