{"id":33908,"date":"2024-04-01T11:35:05","date_gmt":"2024-04-01T09:35:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.software-developer-india.com\/come-sviluppare-un-software-di-riconoscimento-audio-2\/"},"modified":"2024-04-01T11:35:10","modified_gmt":"2024-04-01T09:35:10","slug":"come-sviluppare-un-software-di-riconoscimento-audio-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.software-developer-india.com\/it\/come-sviluppare-un-software-di-riconoscimento-audio-2\/","title":{"rendered":"Come sviluppare un software di riconoscimento audio"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Come sviluppare un software di riconoscimento audio<\/h2>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Speech-Recognition.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"575\" height=\"250\" src=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Speech-Recognition.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33888\" srcset=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Speech-Recognition.jpg 575w, https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Speech-Recognition-300x130.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 575px) 100vw, 575px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<div class=\"wp-block-group wplogout-table-of-contents\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-group wplogout-toc-heading\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Indice dei contenuti:<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wplogout-toc-contents wp-block-list\">\n<li><strong><a href=\"#-introduction-\" title=\"introduzione\">introduzione<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"#-components-of-audio-recognition-software-\" title=\"Componenti del software di riconoscimento audio\">Componenti del software di riconoscimento audio<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"#-process-of-developing-audio-recognition-software-\" title=\"Processo di sviluppo del software di riconoscimento audio\">Processo di sviluppo del software di riconoscimento audio<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"#-conclusion-\" title=\"Conclusione\">Conclusione<\/a><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"-introduction-\"><strong>introduzione<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il software di riconoscimento audio \u00e8 noto anche come software di riconoscimento vocale automatico e sta guadagnando enorme popolarit\u00e0 grazie all&#8217;aumento della capacit\u00e0 di calcolo e al progresso dei Big Data. Questa tecnologia \u00e8 presente negli altoparlanti intelligenti, nella trascrizione medica e in applicazioni simili. E naturalmente conoscete gi\u00e0 la crescita e l&#8217;intelligenza di Siri e Alexa nel corso degli anni. La crescita delle tecniche di apprendimento automatico e dell&#8217;intelligenza artificiale ha permesso agli sviluppatori di creare software che si relazionano con i requisiti dei clienti, anticipando e rispondendo alle loro esigenze.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 \u00e8 identificare e interpretare i segnali sonori ed estrarre da essi informazioni significative.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"-components-of-audio-recognition-software-\"><strong>Componenti del software di riconoscimento audio<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il riconoscimento audio \u00e8 una serie di passaggi che permettono al software di funzionare secondo le aspettative. In questo modo il software sar\u00e0 in grado di rispondere alle esigenze e alle richieste del cliente. Verificate i diversi componenti del software:<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Preelaborazione del segnale<\/strong><\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 importante migliorare la qualit\u00e0 dell&#8217;audio ed estrarre le caratteristiche rilevanti dal segnale audio grezzo. Ci\u00f2 avviene attraverso tecniche come il filtraggio, la riduzione del rumore, la normalizzazione, ecc.  <\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Estrazione delle caratteristiche<\/strong><\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 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&#8217;analisi. Il sistema software apprende i modelli e fa previsioni in base ai nuovi dati.  <\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Riconoscimento dei modelli  <\/strong><\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli algoritmi di apprendimento automatico saranno addestrati per estrarre modelli dall&#8217;enorme flusso di dati in arrivo.<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Modello linguistico<\/strong><\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 importante distinguere le espressioni colloquiali e le abbreviazioni delle persone quando parlano e convertirle in una forma scritta standard.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel software sono presenti altri componenti, come il &#8220;modello acustico&#8221;, che si occupa di catturare e distinguere le unit\u00e0 fonetiche da un numero enorme di set di dati basati su campioni vocali di diversi parlanti. Poi c&#8217;\u00e8 un altro componente, il componente Lessico, che aiuta a mappare i modelli acustici nelle loro unit\u00e0 fonetiche corrette.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"-process-of-developing-audio-recognition-software-\"><strong>Processo di sviluppo del software di riconoscimento audio<\/strong><\/h3>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Automatic-Speech-Recognition.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"575\" height=\"250\" src=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Automatic-Speech-Recognition.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33878\" srcset=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Automatic-Speech-Recognition.jpg 575w, https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Automatic-Speech-Recognition-300x130.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 575px) 100vw, 575px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alcuni aspetti tecnici determinano le propriet\u00e0 dell&#8217;audio, come il riconoscimento automatico del parlato, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, ecc. Oltre all&#8217;analisi della durata delle clip audio, \u00e8 importante comprendere le seguenti propriet\u00e0 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).<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Alcune delle fasi chiave del processo<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Comprendere e definire gli obiettivi del progetto<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avere un&#8217;idea chiara del tipo di software audio che si sta costruendo! Il software audio cerca di riconoscere la musica, i suoni naturali dell&#8217;ambiente o il parlato? O forse una combinazione di tutti questi elementi? La definizione dell&#8217;obiettivo del progetto \u00e8 il primo passo per decidere che tipo di software audio costruire. Ci\u00f2 determiner\u00e0 anche l&#8217;accuratezza dei suoni e le caratteristiche critiche su cui devono essere costruite le applicazioni.<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"2\">\n<li><strong>Identificazione dei suoni target, accuratezza e tipo di elaborazione<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Identificare il suono desiderato dalla pletora di suoni pu\u00f2 essere molto complicato, ma i progressi tecnologici nel rilevare solo ci\u00f2 che \u00e8 necessario hanno reso possibile estrarre e filtrare ci\u00f2 che \u00e8 necessario. I suoni potrebbero essere quelli identificati con un guasto meccanico, suoni del traffico, comandi vocali, strumenti musicali e simili. Anche la precisione \u00e8 un fattore importante. Per ottenere sistemi altamente precisi \u00e8 necessario disporre di serie di addestramento molto ampie e di sistemi altamente precisi. \u00c8 inoltre necessario determinare se i suoni si verificano in tempo reale o se si tratta di file audio preregistrati.<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"3\">\n<li><strong>Le fasi di raccolta e pre-elaborazione dei dati sono molto importanti.<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La qualit\u00e0 e la quantit\u00e0 dei dati sono molto importanti, perch\u00e9 il software si basa sui dati e se questi sono all&#8217;altezza delle aspettative, si otterr\u00e0 un modello dalle prestazioni elevate. \u00c8 qui che bisogna dare importanza alla raccolta dei dati e alla loro etichettatura. Una volta raccolti tutti i campioni audio importanti, \u00e8 possibile etichettarli annotando ogni campione audio con la categoria di appartenenza. Questo processo favorisce gli algoritmi di apprendimento supervisionato, per cui se il suono \u00e8 quello di un &#8220;cane che abbaia&#8221;, verr\u00e0 etichettato correttamente come &#8220;cane&#8221;.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La fase successiva \u00e8 quella della preelaborazione dei dati. \u00c8 qui che l&#8217;audio viene lucidato, pulito e preparato. Rende i dati grezzi interpretabili dalla macchina attraverso un processo noto come &#8220;estrazione di caratteristiche&#8221;. In questo modo si ripulisce l&#8217;audio e si rimuovono i rumori di fondo, con livelli audio corretti.<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"4\">\n<li><strong>Capire quale approccio \u00e8 necessario per il riconoscimento audio<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esistono un paio di approcci che possono essere utilizzati per il riconoscimento audio. Se si tratta di suoni semplici, si pu\u00f2 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 pi\u00f9 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.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con l&#8217;approccio Deep Learning, potrebbe essere necessario ricorrere a reti neurali artificiali come le reti neurali convoluzionali (CNN) per elaborare l&#8217;audio. Ci\u00f2 richiede anche enormi quantit\u00e0 di dati di addestramento e molte risorse computazionali. Se il livello di accuratezza desiderato \u00e8 estremamente elevato, \u00e8 necessario ricorrere al metodo dell&#8217;apprendimento profondo.  <\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"5\">\n<li><strong>E infine, l&#8217;addestramento del modello a diverse categorie di suono<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta raccolti i dati per il software di riconoscimento audio, \u00e8 possibile addestrare il modello in modo che possa distinguere i diversi modelli e categorie di suoni. I dati etichettati verranno inseriti nell&#8217;algoritmo in modo che possa apprendere i modelli. Addestrare, convalidare e testare i set di dati in modo da poterli perfezionare alla perfezione. \u00c8 in questa fase che i vari iperparametri di un algoritmo vengono regolati e messi a punto. Dopo la regolazione e la messa a punto, \u00e8 possibile valutare le metriche in modo che identifichino correttamente le varie categorie sonore.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta terminate la messa a punto e la valutazione, \u00e8 il momento di rilasciare il software nelle applicazioni reali. Questo pu\u00f2 essere fatto sia nel dispositivo che nel cloud.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"-conclusion-\"><strong>Conclusione<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sviluppare software audio per un&#8217;azienda \u00e8 un&#8217;impresa molto eccitante e gratificante, ma richiede molte conoscenze, competenze tecniche e una conoscenza aggiornata delle ultime innovazioni nel campo dell&#8217;apprendimento automatico, dell&#8217;ingegneria del software e dell&#8217;esperienza nell&#8217;elaborazione dei segnali. Gli sviluppatori devono anche essere aggiornati sugli strumenti e sulle tecnologie pi\u00f9 recenti in materia di analisi audio e, con una conoscenza approfondita del riconoscimento audio, \u00e8 possibile aprire opportunit\u00e0 interessanti che porteranno l&#8217;intelligenza artificiale a un livello successivo di successo con maggiore innovazione e scoperta.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 aiuter\u00e0 a creare un software di riconoscimento audio potente e molto efficace che cambier\u00e0 il concetto di utilizzo e percezione della tecnologia.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Link interessanti:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/chisw.com\/blog\/how-to-build-sound-recognition-software\/\">Costruire un software di riconoscimento vocale con l&#8217;apprendimento automatico<\/a><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.matellio.com\/blog\/how-to-develop-a-voice-recognition-app\/\">Per sapere come iniziare a sviluppare un software di riconoscimento audio, consultate il sito<\/a><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"block-c2d83490-e9b4-4038-96ff-d995e535c318\">Immagini: Canvas<\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" id=\"block-a2e18acd-d91c-40c4-9d4c-6953d5e70eb2\" \/>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"alignleft\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.software-developer-india.com\/wp-content\/uploads\/2015\/02\/1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-229\"\/><\/figure>\n<\/div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;autore: Sascha Thattil lavora presso Software-Developer-India.com che fa parte del gruppo YUHIRO. YUHIRO \u00e8 un&#8217;impresa tedesco-indiana che fornisce programmatori ad aziende IT, agenzie e dipartimenti IT.<\/p>\n<div class=\"shariff\"><ul class=\"shariff-buttons theme-default orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button twitter shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#595959\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/share?url=https%3A%2F%2Fwww.software-developer-india.com%2Fit%2Fcome-sviluppare-un-software-di-riconoscimento-audio-2%2F&text=Come%20sviluppare%20un%20software%20di%20riconoscimento%20audio\" title=\"Condividi su X\" aria-label=\"Condividi su X\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#000; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 24 24\"><path fill=\"#000\" d=\"M14.258 10.152L23.176 0h-2.113l-7.747 8.813L7.133 0H0l9.352 13.328L0 23.973h2.113l8.176-9.309 6.531 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