Hoe software voor audioherkenning ontwikkelen
Invoering
Audioherkenningssoftware staat ook bekend als Automatische Spraakherkenningssoftware en wint enorm aan populariteit dankzij de toename in computercapaciteit en de vooruitgang van Big Data. Je vindt deze technologie in slimme luidsprekers, medische transcriptie en soortgelijke toepassingen. En natuurlijk ben je misschien al bekend met de groei en slimheid van Siri en Alexa door de jaren heen. De groei in machine-learningtechnieken en kunstmatige intelligentie heeft ontwikkelaars in staat gesteld om software te maken die aansluit op de behoeften van de klant en op hun behoeften anticipeert en inspeelt.
Voordat je software voor audioherkenning ontwikkelt, is het een goed idee om de belangrijkste onderdelen van de ontwikkeling te begrijpen. Het hoofddoel van audioherkenningssoftware is het identificeren en interpreteren van geluidssignalen en er betekenisvolle informatie uit halen.
Onderdelen van software voor audioherkenning
Audioherkenning is een reeks stappen die ervoor zorgt dat de software werkt zoals verwacht. Zo kan de software inspelen op de behoeften en eisen van de klant. Bekijk de verschillende onderdelen die inherent zijn aan de software:
Signaal voorbewerken
Het is belangrijk om de kwaliteit van de audio te verbeteren en de relevante kenmerken uit het ruwe audiosignaal te halen. Dit wordt gedaan door middel van technieken zoals filteren, ruisonderdrukking, normaliseren, enz.
Eigenschapsextractie
Dit is de volgende fundamentele stap in de ontwikkeling van audiosoftware en draait allemaal om het omzetten van ruwe audiosignalen in eenvoudige, begrijpelijke weergaven voor analyse. Het softwaresysteem zal patronen leren en voorspellingen doen op basis van de nieuwe gegevens.
Patroonherkenning
Algoritmen voor machinaal leren worden getraind om patronen te onttrekken aan de enorme toevloed van gegevens die binnenkomt.
Taalmodel
Het is belangrijk om de spreektaal en afkortingen van mensen te onderscheiden wanneer ze spreken en ze om te zetten in een standaard geschreven vorm.
Er zijn andere componenten in de software zoals het ‘akoestisch model’, dat gaat over het vastleggen en onderscheiden van fonetische eenheden uit een enorm aantal datasets op basis van spraakvoorbeelden van verschillende sprekers. Dan heb je nog een andere component, de Lexicon component die helpt om de akoestische modellen in de juiste fonetische eenheden te plaatsen.
Proces voor het ontwikkelen van software voor audioherkenning
Sommige technische aspecten bepalen de audio-eigenschappen, zoals automatische spraakherkenning, algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, enz. Terwijl je de duur van de audioclips analyseert, is het ook belangrijk om het volgende te begrijpen in audio-eigenschappen: het aantal kanalen (stereo of mono), sample rate waarde (8kHz, 16kHz, etc.), bitrate (bijv. 32 kbit/s, 128 kbit/s), audio bestandsformaat (bijv. mp3, wav, flac).
Enkele belangrijke stappen in het proces
- De projectdoelen begrijpen en definiëren
Heb een duidelijk concept van wat voor soort audiosoftware je aan het bouwen bent! Probeert je audiosoftware muziek, natuurlijke omgevingsgeluiden of spraak te herkennen? Of misschien een combinatie van al die dingen? Het projectdoel definiëren is dus de eerste stap om te bepalen wat voor soort audiosoftware je gaat bouwen. Dit dicteert ook de nauwkeurigheid van de geluiden en op welke kritieke functies de toepassingen moeten worden gebouwd.
- Identificeren van de doelgeluiden, nauwkeurigheid en type verwerking
Het gewenste geluid identificeren uit de overvloed aan geluiden kan erg lastig zijn, maar de technologische vooruitgang in het detecteren van alleen dat wat nodig is, heeft het mogelijk gemaakt om dat wat nodig is eruit te halen en te filteren. De geluiden kunnen geluiden zijn die geïdentificeerd worden met mechanische storingen, verkeersgeluiden, spraakcommando’s, muziekinstrumenten en soortgelijke geluiden. Nauwkeurigheid is ook een factor. Als je op zoek bent naar zeer nauwkeurige systemen, dan heb je zeer grote trainingssets en zeer nauwkeurige systemen nodig. Je moet ook bepalen of de geluiden in realtime gebeuren of dat het vooraf opgenomen audiobestanden zijn.
- Het verzamelen van gegevens en de voorbewerking van gegevens zijn zeer belangrijk.
De kwaliteit en kwantiteit van de gegevens zijn erg belangrijk, want de software vertrouwt op gegevens en als de gegevens aan de verwachtingen voldoen, krijg je een goed presterend model. Hier moet je belang hechten aan het verzamelen van gegevens en ze vervolgens labelen. Zodra je alle belangrijke audiomonsters hebt verzameld, kun je ze labelen door bij elk audiomonster aan te geven bij welke categorie het hoort. Dit proces bevordert algoritmen voor supervised learning, dus als het geluid dat van een ‘blaffende hond’ is, zal het correct als ‘hond’ worden gelabeld.
De volgende fase is de voorbewerking van de gegevens. Hier wordt de audio opgepoetst, schoongemaakt en voorbereid. Het maakt de ruwe gegevens interpreteerbaar voor de machine door middel van een proces dat bekend staat als ‘kenmerkextractie’. Dit zou de audio opschonen en alle achtergrondgeluiden verwijderen, met correcte geluidsniveaus.
- Begrijpen welke benadering nodig is voor audioherkenning
Er zijn een aantal benaderingen die gebruikt kunnen worden voor audioherkenning. Als je op zoek bent naar eenvoudige geluiden, dan kun je kiezen voor traditionele methoden zoals Support Vector Machines of SVM of Hidden Markov Models (HMM’s) of voor een benadering die complexer is – Deep Learning. Als je geen complexe geluidsherkenningstaken hebt en niet te veel geluidscategorieën, dan kan het traditionele model voldoende zijn.
Met de Deep Learning-benadering moet je misschien kunstmatige neurale netwerken zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) benaderen om de audio te verwerken. Dit vereist ook enorme hoeveelheden trainingsgegevens en veel rekenkracht. Als het gewenste nauwkeurigheidsniveau extreem hoog is, moet je misschien kiezen voor de Deep Learning-methode.
- En tot slot, het trainen van het model voor verschillende geluidscategorieën
Dus zodra de gegevens voor de geluidsherkenningssoftware zijn verzameld, kun je het model trainen zodat het de verschillende geluidspatronen en -categorieën kan onderscheiden. De gelabelde gegevens worden ingevoerd in het algoritme zodat het de patronen kan leren. Train, valideer en test de datasets zodat je ze perfect kunt afstellen. In dit stadium worden de verschillende hyperparameters binnen een algoritme aangepast en getuned. Na het afstellen en tunen kun je de metriek evalueren zodat deze de verschillende geluidscategorieën correct identificeert.
En als het afstemmen en evalueren klaar is, is het tijd om de software vrij te geven voor echte toepassingen. Dit kan zowel in het apparaat als in de cloud.
Conclusie
Het ontwikkelen van audiosoftware voor een bedrijf is een zeer opwindende en lonende onderneming, maar het vereist veel kennis, technische vaardigheden en bijgewerkte kennis van de nieuwste innovaties op het gebied van machine learning, software engineering en signaalverwerkingsexpertise. Ontwikkelaars moeten ook op de hoogte zijn van de nieuwste tools en technologieën op het gebied van audioanalyse, en met een goede kennis van audioherkenning is het mogelijk om spannende mogelijkheden te creëren die kunstmatige intelligentie naar het volgende niveau van succes zullen brengen met meer innovatie en ontdekking.
Je hebt een team nodig dat strategisch te werk gaat, de gebruikersbehoeften goed begrijpt, op de hoogte is van de geavanceerde technologieën en inzicht heeft in wat de gebruikersbehoeften in de toekomst zouden kunnen zijn. Dit zou hen helpen om krachtige en zeer effectieve audioherkenningssoftware te maken die het concept van het gebruik en de perceptie van technologie zal veranderen.
Interessante links:
Software voor spraakherkenning bouwen met machinaal leren
Lees hier hoe je aan de slag kunt met het ontwikkelen van software voor audioherkenning
Foto’s: Canvas
De auteur: Sascha Thattil werkt bij Software-Developer-India.com, een onderdeel van de YUHIRO Group. YUHIRO is een Duits-Indiase onderneming die programmeurs levert aan IT-bedrijven, agentschappen en IT-afdelingen.
Geef een reactie