Hvordan utvikle programvare for lydgjenkjenning

Hvordan utvikle programvare for lydgjenkjenning

Introduksjon

Programvare for lydgjenkjenning er også kjent som programvare for automatisk talegjenkjenning og blir stadig mer populært takket være økt datakapasitet og utviklingen av Big Data. Du finner denne teknologien i smarthøyttalere, medisinsk transkripsjon og lignende applikasjoner. Og du kjenner kanskje allerede til hvordan Siri og Alexa har vokst og blitt smartere med årene. Utviklingen innen maskinlæringsteknikker og kunstig intelligens har gjort det mulig for utviklere å lage programvare som tar utgangspunkt i kundenes behov og forutser og dekker deres behov.

Før du utvikler programvare for lydgjenkjenning, er det en god idé å sette seg inn i de viktigste komponentene som inngår i utviklingen. Hovedformålet med programvare for lydgjenkjenning er å identifisere og tolke lydsignaler og trekke ut meningsfull informasjon fra dem.

Komponenter i programvare for lydgjenkjenning

Lydgjenkjenning er en serie trinn som gjør det mulig for programvaren å fungere i henhold til forventningene. Det er slik programvaren vil kunne svare på kundens behov og krav. Ta en titt på de ulike komponentene i programvaren:

Forbehandling av signaler

Det er viktig å forbedre lydkvaliteten og trekke ut relevante egenskaper fra det rå lydsignalet. Dette gjøres ved hjelp av teknikker som filtrering, støyreduksjon, normalisering osv.

Ekstraksjon av funksjoner

Dette er det neste grunnleggende trinnet i utviklingen av lydprogramvare, og det handler om å konvertere rå lydsignaler til enkle, forståelige representasjoner for analyse. Programvaresystemet lærer seg mønstre og gjør prediksjoner basert på de nye dataene.

Mønstergjenkjenning

Maskinlæringsalgoritmer vil bli trent opp til å trekke ut mønstre fra den enorme mengden data som kommer inn.

Språkmodell

Det er viktig å kunne skille mellom de dagligdagse uttrykkene og forkortelsene folk bruker når de snakker, og konvertere dem til en standard skriftlig form.

Det finnes andre komponenter i programvaren, som «akustisk modell», som handler om å fange opp og skille fonetiske enheter fra et stort antall datasett basert på taleprøver fra ulike talere. Deretter har du en annen komponent, Lexicon-komponenten, som hjelper deg med å tilordne de akustiske modellene til de riktige fonetiske enhetene.

Prosessen med å utvikle programvare for lydgjenkjenning

Noen tekniske aspekter bestemmer lydegenskapene, som automatisk talegjenkjenning, algoritmer for naturlig språkbehandling osv. Samtidig som du analyserer varigheten av lydklippene, er det også viktig å forstå følgende i lydegenskapene: antall kanaler (stereo eller mono), samplingsfrekvens (8 kHz, 16 kHz osv.), bithastighet (f.eks. 32 kbit/s, 128 kbit/s), lydfilformat (f.eks. mp3, wav, flac).

Noen av de viktigste trinnene i prosessen

1. Forståelse og definisjon av prosjektmålene

Ha en klar idé om hva slags lydprogramvare du bygger! Prøver lydprogramvaren å gjenkjenne musikk, naturlige lyder i omgivelsene eller tale? Eller kanskje en kombinasjon av alle disse? Å definere prosjektmålet er det første trinnet i prosessen med å bestemme hva slags lydprogramvare du skal bygge. Dette vil også diktere nøyaktigheten til lydene og hvilke kritiske funksjoner applikasjonene må bygge på.

2. Identifikasjon av mållyd, nøyaktighet og type prosessering

Det kan være svært vanskelig å identifisere den ønskede lyden i mengden av lyder, men den teknologiske utviklingen har gjort det mulig å trekke ut og filtrere det som trengs. Lydene kan være lyder som forbindes med mekaniske feil, trafikklyder, talekommandoer, musikkinstrumenter og lignende. Nøyaktighet er også en faktor. Hvis du er ute etter svært nøyaktige systemer, trenger du svært store treningssett og svært nøyaktige systemer. Du må også avgjøre om lydene skjer i sanntid eller om de er forhåndsinnspilte lydfiler.

3. Datainnsamling og forbehandling av data er svært viktige stadier.

Datakvaliteten og -mengden er svært viktig fordi programvaren er avhengig av data, og hvis dataene lever opp til forventningene, får du en modell med høy ytelse. Det er her du må legge vekt på å samle inn data og deretter merke dem. Når du har samlet inn alle viktige lydprøver, kan du merke dem ved å angi hvilken kategori de tilhører. Denne prosessen fremmer algoritmer for veiledet læring, slik at når lyden er lyden av en «bjeffende hund», blir den korrekt merket som en «hund».

Neste trinn er forbehandling av dataene. Det er her lyden poleres, rengjøres og klargjøres. Den gjør rådataene tolkbare for maskinen gjennom en prosess som kalles «feature extraction». Dette vil rydde opp i lyden og fjerne bakgrunnsstøy, med korrekte lydnivåer.

4. Forstå hvilken tilnærming som kreves for lydgjenkjenning

Det finnes et par metoder som kan brukes til lydgjenkjenning. Hvis du er ute etter enkle lyder, kan du velge tradisjonelle metoder som Support Vector Machines (SVM) eller Hidden Markov Models (HMM), eller en mer kompleks tilnærming – Deep Learning. Hvis du ikke har komplekse lydgjenkjenningsoppgaver og ikke har for mange lydkategorier, kan den tradisjonelle modellen være tilstrekkelig.

Med Deep Learning-tilnærmingen kan det hende at du må bruke kunstige nevrale nettverk som convolutional neural networks (CNN) for å behandle lyden. Dette krever også enorme mengder treningsdata og store beregningsressurser. Hvis det ønskede nøyaktighetsnivået er ekstremt høyt, kan det hende du må velge Deep Learning-metoden.

5. Og til slutt, trening av modellen på ulike lydkategorier.

Når dataene til programvaren for lydgjenkjenning er samlet inn, kan du trene opp modellen slik at den kan skille mellom ulike lydmønstre og kategorier. De merkede dataene mates inn i algoritmen slik at den kan lære seg mønstrene. Tren, valider og test datasettene slik at du kan finjustere dem til perfeksjon. Det er på dette stadiet at de ulike hyperparametrene i en algoritme justeres og innstilles. Etter justering og innstilling kan du evaluere målingene slik at de identifiserer de ulike lydkategoriene på riktig måte.

Og når innstillingen og evalueringen er ferdig, er det på tide å slippe programvaren ut i den virkelige verden. Dette kan gjøres enten i enheten eller i skyen.

Konklusjon

Det er svært spennende og givende å utvikle lydprogramvare for en bedrift, men det krever mye kunnskap, tekniske ferdigheter og oppdatert kunnskap om de nyeste innovasjonene innen maskinlæring, programvareteknikk og signalbehandling. Utviklere må også være oppdatert på de nyeste verktøyene og teknologiene innen lydanalyse, og med god kunnskap om lydgjenkjenning åpner det seg spennende muligheter som vil ta kunstig intelligens til neste suksessnivå med mer innovasjon og oppdagelser.

Du trenger et team som har en strategisk tilnærming, som har en dyp forståelse av brukernes behov, som kjenner til avansert teknologi og som har innsikt i hva brukernes behov kan bli i fremtiden. Dette vil hjelpe dem med å lage kraftig og svært effektiv programvare for lydgjenkjenning som vil endre måten vi bruker og oppfatter teknologi på.

Interessante lenker:

Utvikle en programvare for stemmegjenkjenning med maskinlæring

Sjekk ut hvordan du kommer i gang med utvikling av programvare for lydgjenkjenning.

Bilder: Canva

Forfatteren: Sascha Thattil jobber på Software-Developer-India.com som er en del av YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk bedrift som tilbyr programmerere til IT-selskaper, byråer og IT-avdelinger.