Come sviluppare un software di riconoscimento audio
introduzione
Il software di riconoscimento audio è noto anche come software di riconoscimento vocale automatico e sta guadagnando enorme popolarità grazie all’aumento della capacità di calcolo e al progresso dei Big Data. Questa tecnologia è presente negli altoparlanti intelligenti, nella trascrizione medica e in applicazioni simili. E naturalmente conoscete già la crescita e l’intelligenza di Siri e Alexa nel corso degli anni. La crescita delle tecniche di apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale ha permesso agli sviluppatori di creare software che si relazionano con i requisiti dei clienti, anticipando e rispondendo alle loro esigenze.
Prima di sviluppare un software di riconoscimento audio, sarebbe opportuno capire quali sono i componenti chiave che concorrono al suo sviluppo. Lo scopo principale del software di riconoscimento audio è identificare e interpretare i segnali sonori ed estrarre da essi informazioni significative.
Componenti del software di riconoscimento audio
Il riconoscimento audio è una serie di passaggi che permettono al software di funzionare secondo le aspettative. In questo modo il software sarà in grado di rispondere alle esigenze e alle richieste del cliente. Verificate i diversi componenti del software:
Preelaborazione del segnale
È importante migliorare la qualità dell’audio ed estrarre le caratteristiche rilevanti dal segnale audio grezzo. Ciò avviene attraverso tecniche come il filtraggio, la riduzione del rumore, la normalizzazione, ecc.
Estrazione delle caratteristiche
È il passo successivo e fondamentale nello sviluppo di software audio e consiste nel convertire i segnali audio grezzi in rappresentazioni semplici e comprensibili per l’analisi. Il sistema software apprende i modelli e fa previsioni in base ai nuovi dati.
Riconoscimento dei modelli
Gli algoritmi di apprendimento automatico saranno addestrati per estrarre modelli dall’enorme flusso di dati in arrivo.
Modello linguistico
È importante distinguere le espressioni colloquiali e le abbreviazioni delle persone quando parlano e convertirle in una forma scritta standard.
Nel software sono presenti altri componenti, come il “modello acustico”, che si occupa di catturare e distinguere le unità fonetiche da un numero enorme di set di dati basati su campioni vocali di diversi parlanti. Poi c’è un altro componente, il componente Lessico, che aiuta a mappare i modelli acustici nelle loro unità fonetiche corrette.
Processo di sviluppo del software di riconoscimento audio
Alcuni aspetti tecnici determinano le proprietà dell’audio, come il riconoscimento automatico del parlato, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, ecc. Oltre all’analisi della durata delle clip audio, è importante comprendere le seguenti proprietà audio: numero di canali (stereo o mono), valore della frequenza di campionamento (8kHz, 16kHz, ecc.), bitrate (ad esempio, 32 kbit/s, 128 kbit/s), formato del file audio (ad esempio, mp3, wav, flac).
Alcune delle fasi chiave del processo
- Comprendere e definire gli obiettivi del progetto
Avere un’idea chiara del tipo di software audio che si sta costruendo! Il software audio cerca di riconoscere la musica, i suoni naturali dell’ambiente o il parlato? O forse una combinazione di tutti questi elementi? La definizione dell’obiettivo del progetto è il primo passo per decidere che tipo di software audio costruire. Ciò determinerà anche l’accuratezza dei suoni e le caratteristiche critiche su cui devono essere costruite le applicazioni.
- Identificazione dei suoni target, accuratezza e tipo di elaborazione
Identificare il suono desiderato dalla pletora di suoni può essere molto complicato, ma i progressi tecnologici nel rilevare solo ciò che è necessario hanno reso possibile estrarre e filtrare ciò che è necessario. I suoni potrebbero essere quelli identificati con un guasto meccanico, suoni del traffico, comandi vocali, strumenti musicali e simili. Anche la precisione è un fattore importante. Per ottenere sistemi altamente precisi è necessario disporre di serie di addestramento molto ampie e di sistemi altamente precisi. È inoltre necessario determinare se i suoni si verificano in tempo reale o se si tratta di file audio preregistrati.
- Le fasi di raccolta e pre-elaborazione dei dati sono molto importanti.
La qualità e la quantità dei dati sono molto importanti, perché il software si basa sui dati e se questi sono all’altezza delle aspettative, si otterrà un modello dalle prestazioni elevate. È qui che bisogna dare importanza alla raccolta dei dati e alla loro etichettatura. Una volta raccolti tutti i campioni audio importanti, è possibile etichettarli annotando ogni campione audio con la categoria di appartenenza. Questo processo favorisce gli algoritmi di apprendimento supervisionato, per cui se il suono è quello di un “cane che abbaia”, verrà etichettato correttamente come “cane”.
La fase successiva è quella della preelaborazione dei dati. È qui che l’audio viene lucidato, pulito e preparato. Rende i dati grezzi interpretabili dalla macchina attraverso un processo noto come “estrazione di caratteristiche”. In questo modo si ripulisce l’audio e si rimuovono i rumori di fondo, con livelli audio corretti.
- Capire quale approccio è necessario per il riconoscimento audio
Esistono un paio di approcci che possono essere utilizzati per il riconoscimento audio. Se si tratta di suoni semplici, si può optare per metodi tradizionali come le macchine a vettori di supporto (Support Vector Machines o SVM) o i modelli di Markov nascosti (HMM), oppure per un approccio più complesso: il Deep Learning. Se non avete compiti di riconoscimento sonoro complessi e non avete troppe categorie di suoni, il modello tradizionale potrebbe essere sufficiente.
Con l’approccio Deep Learning, potrebbe essere necessario ricorrere a reti neurali artificiali come le reti neurali convoluzionali (CNN) per elaborare l’audio. Ciò richiede anche enormi quantità di dati di addestramento e molte risorse computazionali. Se il livello di accuratezza desiderato è estremamente elevato, è necessario ricorrere al metodo dell’apprendimento profondo.
- E infine, l’addestramento del modello a diverse categorie di suono
Una volta raccolti i dati per il software di riconoscimento audio, è possibile addestrare il modello in modo che possa distinguere i diversi modelli e categorie di suoni. I dati etichettati verranno inseriti nell’algoritmo in modo che possa apprendere i modelli. Addestrare, convalidare e testare i set di dati in modo da poterli perfezionare alla perfezione. È in questa fase che i vari iperparametri di un algoritmo vengono regolati e messi a punto. Dopo la regolazione e la messa a punto, è possibile valutare le metriche in modo che identifichino correttamente le varie categorie sonore.
Una volta terminate la messa a punto e la valutazione, è il momento di rilasciare il software nelle applicazioni reali. Questo può essere fatto sia nel dispositivo che nel cloud.
Conclusione
Sviluppare software audio per un’azienda è un’impresa molto eccitante e gratificante, ma richiede molte conoscenze, competenze tecniche e una conoscenza aggiornata delle ultime innovazioni nel campo dell’apprendimento automatico, dell’ingegneria del software e dell’esperienza nell’elaborazione dei segnali. Gli sviluppatori devono anche essere aggiornati sugli strumenti e sulle tecnologie più recenti in materia di analisi audio e, con una conoscenza approfondita del riconoscimento audio, è possibile aprire opportunità interessanti che porteranno l’intelligenza artificiale a un livello successivo di successo con maggiore innovazione e scoperta.
Avete bisogno di un team che abbia un approccio strategico, una profonda comprensione delle esigenze degli utenti, sia consapevole delle tecnologie avanzate e abbia una conoscenza approfondita di quelle che potrebbero essere le esigenze degli utenti in futuro. Questo li aiuterà a creare un software di riconoscimento audio potente e molto efficace che cambierà il concetto di utilizzo e percezione della tecnologia.
Link interessanti:
Costruire un software di riconoscimento vocale con l’apprendimento automatico
Per sapere come iniziare a sviluppare un software di riconoscimento audio, consultate il sito
Immagini: Canvas
L’autore: Sascha Thattil lavora presso Software-Developer-India.com che fa parte del gruppo YUHIRO. YUHIRO è un’impresa tedesco-indiana che fornisce programmatori ad aziende IT, agenzie e dipartimenti IT.
Lascia un commento