Comment développer un logiciel de reconnaissance audio

Comment développer un logiciel de reconnaissance audio

introduction

Les logiciels de reconnaissance audio sont également connus sous le nom de logiciels de reconnaissance automatique de la parole et gagnent énormément en popularité, grâce à l’augmentation de la capacité informatique et à l’avancement du Big Data. Vous trouverez cette technologie dans les haut-parleurs intelligents, la transcription médicale et d’autres applications similaires. Et bien sûr, vous connaissez peut-être déjà la croissance et l’intelligence de Siri et d’Alexa au fil des ans. L’essor des techniques d’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle a permis aux développeurs de créer des logiciels en rapport avec les exigences des clients et d’anticiper et de répondre à leurs besoins.

Avant de développer un logiciel de reconnaissance audio, il serait bon de comprendre les éléments clés qui entrent dans son développement. L’objectif principal des logiciels de reconnaissance audio est d’identifier et d’interpréter les signaux sonores et d’en extraire des informations significatives.

Composants d’un logiciel de reconnaissance audio

La reconnaissance audio est une série d’étapes qui permet au logiciel de fonctionner conformément aux attentes. C’est ainsi que le logiciel pourra répondre aux besoins et aux demandes du client. Vérifiez les différents composants inhérents au logiciel :

Prétraitement du signal

Il est important d’améliorer la qualité de l’audio et d’extraire les caractéristiques pertinentes du signal audio brut. Pour ce faire, on utilise des techniques telles que le filtrage, la réduction du bruit, la normalisation, etc.

Extraction des caractéristiques

Il s’agit de l’étape fondamentale suivante dans le développement de logiciels audio, qui consiste à convertir les signaux audio bruts en représentations simples et compréhensibles pour l’analyse. Le système logiciel apprendra des modèles et fera des prédictions sur la base des nouvelles données.

Reconnaissance des formes

Des algorithmes d’apprentissage automatique seront formés pour extraire des modèles de l’énorme flux de données qui nous parvient.

Modèle linguistique

Il est important de distinguer les expressions familières et les abréviations des personnes lorsqu’elles parlent et de les convertir en une forme écrite standard.

Le logiciel comporte d’autres composants tels que le « modèle acoustique », qui permet de capturer et de distinguer les unités phonétiques à partir d’un grand nombre d’ensembles de données basées sur des échantillons de parole provenant de différents locuteurs. Il existe ensuite un autre composant, le composant Lexique, qui permet de faire correspondre les modèles acoustiques aux unités phonétiques correctes.

Processus de développement d’un logiciel de reconnaissance audio

Certains aspects techniques déterminent les propriétés audio, comme la reconnaissance automatique de la parole, les algorithmes de traitement du langage naturel, etc. Tout en analysant la durée des clips audio, il est également important de comprendre les propriétés audio suivantes : le nombre de canaux (stéréo ou mono), la valeur de la fréquence d’échantillonnage (8kHz, 16kHz, etc.), le débit binaire (par exemple, 32 kbit/s, 128 kbit/s), le format de fichier audio (par exemple, mp3, wav, flac).

Quelques-unes des étapes clés du processus

  1. Comprendre et définir les objectifs du projet

Ayez une idée claire du type de logiciel audio que vous construisez ! Votre logiciel audio essaie-t-il de reconnaître la musique, les sons naturels de l’environnement ou la parole ? Ou peut-être une combinaison de tout cela ? Définir l’objectif du projet est donc la première étape pour décider du type de logiciel audio que vous allez construire. Cela déterminera également la précision des sons et les caractéristiques essentielles sur lesquelles les applications doivent être construites.

  1. Identification des sons cibles, de la précision et du type de traitement

Identifier le son souhaité parmi une pléthore de sons peut s’avérer très délicat, mais les avancées technologiques permettant de détecter uniquement ce qui est nécessaire ont rendu possible l’extraction et le filtrage de ce qui est nécessaire. Il peut s’agir de sons liés à une défaillance mécanique, de bruits de circulation, de commandes vocales, d’instruments de musique, etc. La précision est également un facteur. Pour obtenir des systèmes très précis, il faut des ensembles d’entraînement très importants et des systèmes très précis. Vous devez également déterminer si les sons se produisent en temps réel ou s’il s’agit de fichiers audio préenregistrés.

  1. Les étapes de collecte et de prétraitement des données sont très importantes

La qualité et la quantité des données sont très importantes car le logiciel s’appuie sur des données, et si les données sont à la hauteur des attentes, vous obtiendrez un modèle très performant. C’est là que vous devez accorder de l’importance à la collecte des données, puis à leur étiquetage. Une fois que vous avez rassemblé tous les échantillons audio importants, vous pouvez les étiqueter en annotant chaque échantillon audio avec la catégorie à laquelle il appartient. Ce processus favorise les algorithmes d’apprentissage supervisé, de sorte que lorsque le son est celui d’un « chien qui aboie », il sera correctement étiqueté comme étant un « chien ».

L’étape suivante est celle du prétraitement des données. C’est là que l’audio est poli, nettoyé et préparé. Il rend les données brutes interprétables par la machine grâce à un processus connu sous le nom d' »extraction de caractéristiques ». Cette opération permet de nettoyer l’audio et de supprimer les bruits de fond, avec des niveaux audio corrects.

  1. Comprendre quelle approche est nécessaire pour la reconnaissance audio

Plusieurs approches peuvent être utilisées pour la reconnaissance audio. Si vous recherchez des sons simples, vous pouvez opter pour des méthodes traditionnelles telles que les machines à vecteurs de support ou SVM ou les modèles de Markov cachés (HMM) ou pour une approche plus complexe – l’apprentissage profond. Si les tâches de reconnaissance des sons ne sont pas complexes et que les catégories de sons ne sont pas trop nombreuses, le modèle traditionnel peut suffire.

Avec l’approche Deep Learning, vous pourriez avoir besoin d’approcher des réseaux neuronaux artificiels comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour traiter l’audio. Cela nécessite également d’énormes quantités de données de formation et de nombreuses ressources informatiques. Si le niveau de précision souhaité est extrêmement élevé, vous devrez peut-être opter pour la méthode d’apprentissage en profondeur.

  1. Enfin, l’entraînement du modèle à différentes catégories de sons

Une fois les données collectées pour le logiciel de reconnaissance audio, vous pouvez entraîner le modèle afin qu’il puisse distinguer les différents modèles et catégories de sons. Les données étiquetées seront introduites dans l’algorithme afin qu’il puisse apprendre les modèles. Entraînez, validez et testez les ensembles de données afin de les ajuster à la perfection. C’est à ce stade que les différents hyperparamètres d’un algorithme seront ajustés et réglés. Après l’ajustement et la mise au point, vous pouvez évaluer les mesures afin qu’elles identifient correctement les différentes catégories de sons.

Une fois la mise au point et l’évaluation terminées, il est temps de lancer le logiciel dans des applications réelles. Cela peut se faire soit dans l’appareil, soit dans le nuage.

Conclusion

Développer un logiciel audio pour une entreprise est une entreprise très excitante et gratifiante, mais cela nécessite beaucoup de connaissances, de compétences techniques et une connaissance actualisée des dernières innovations dans le domaine de l’apprentissage automatique, de l’ingénierie logicielle et de l’expertise en matière de traitement du signal. Les développeurs doivent également être au fait des derniers outils et technologies en matière d’analyse audio, et avec une connaissance maîtrisée de la reconnaissance audio, il est possible d’ouvrir des perspectives passionnantes qui permettront à l’intelligence artificielle de franchir un nouveau palier de réussite avec davantage d’innovations et de découvertes.

Vous avez besoin d’une équipe qui adopte une approche stratégique, qui a une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs, qui est au courant des technologies avancées et qui a une connaissance approfondie de ce que pourraient être les besoins des utilisateurs à l’avenir. Cela les aidera à créer des logiciels de reconnaissance audio puissants et très efficaces qui changeront le concept d’utilisation et de perception de la technologie.

Liens intéressants :

Construire un logiciel de reconnaissance vocale avec l’apprentissage automatique

Consultez le site pour savoir comment démarrer le développement d’un logiciel de reconnaissance audio.

Photos : Toile


L’auteur : Sascha Thattil travaille chez Software-Developer-India.com qui fait partie du groupe YUHIRO. YUHIRO est une entreprise germano-indienne qui fournit des programmeurs aux sociétés informatiques, aux agences et aux services informatiques.

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