Hur man utvecklar programvara för ljudigenkänning
Introduktion
Programvara för ljudigenkänning kallas även för automatisk taligenkänning och har blivit mycket populärt tack vare den ökade datorkapaciteten och utvecklingen av Big Data. Du hittar den här tekniken i smarta högtalare, medicinsk transkription och i liknande tillämpningar. Och du kanske redan känner till hur Siri och Alexa har vuxit och blivit smartare med åren. Tillväxten inom maskininlärningsteknik och artificiell intelligens har gjort det möjligt för utvecklare att skapa programvara som är relaterad till kundernas krav och förutse och tillgodose deras behov.
Innan du utvecklar programvara för ljudigenkänning är det en god idé att förstå de viktigaste komponenterna som ingår i utvecklingen. Huvudsyftet med programvara för ljudigenkänning är att identifiera och tolka ljudsignaler och extrahera meningsfull information från dem.
Komponenter i programvara för ljudigenkänning
Ljudigenkänning är en serie steg som gör det möjligt för programvaran att fungera enligt förväntningarna. Det är så programvaran kommer att kunna svara på kundens behov och krav. Kolla in de olika komponenter som ingår i programvaran:
Förbehandling av signaler
Det är viktigt att förbättra ljudkvaliteten och extrahera de relevanta egenskaperna från den råa ljudsignalen. Detta görs med hjälp av tekniker som filtrering, brusreducering, normalisering etc.
Extrahering av särdrag
Detta är nästa grundläggande steg i utvecklingen av ljudprogramvara och handlar om att omvandla råa ljudsignaler till enkla, förståeliga representationer för analys. Programvarusystemet lär sig mönster och gör förutsägelser baserat på de nya uppgifterna.
Mönsterigenkänning
Algoritmer för maskininlärning kommer att tränas för att extrahera mönster från det enorma inflödet av data som kommer in.
Språkmodell
Det är viktigt att särskilja de vardagliga uttryck och förkortningar som människor använder när de talar och omvandla dem till en skriftlig standardform.
Det finns andra komponenter i programvaran som ”akustisk modell” som handlar om att fånga och särskilja fonetiska enheter från ett stort antal dataset baserat på talprover från olika talare. Sedan har du en annan komponent, Lexicon-komponenten, som hjälper till att mappa de akustiska modellerna till deras korrekta fonetiska enheter.
Process för utveckling av programvara för ljudigenkänning
Vissa tekniska aspekter styr ljudegenskaperna, t.ex. automatisk taligenkänning, algoritmer för bearbetning av naturligt språk osv. När du analyserar ljudklippens längd är det också viktigt att förstå följande ljudegenskaper: antal kanaler (stereo eller mono), samplingsfrekvens (8 kHz, 16 kHz osv.), bithastighet (t.ex. 32 kbit/s, 128 kbit/s), ljudfilformat (t.ex. mp3, wav, flac).
Några av de viktigaste stegen i processen
- Förståelse och definition av projektmålen
Ha en klar uppfattning om vilken typ av ljudprogramvara du bygger! Försöker din ljudprogramvara känna igen musik, naturliga ljud i omgivningen eller tal? Eller kanske en kombination av alla dessa? Att definiera projektmålet är alltså det första steget för att bestämma vilken typ av ljudprogramvara du ska bygga. Detta kommer också att avgöra hur exakta ljuden är och vilka kritiska funktioner som applikationerna måste bygga på.
- Identifiering av målljud, noggrannhet och typ av bearbetning
Att identifiera det önskade ljudet bland alla ljud kan vara mycket svårt, men de tekniska framstegen när det gäller att bara upptäcka det som krävs har gjort det möjligt att extrahera och filtrera det som krävs. Ljuden kan vara ljud som identifieras med mekaniska fel, trafikljud, talkommandon, musikinstrument och liknande. Noggrannheten är också en faktor. Om man vill ha mycket exakta system behöver man mycket stora träningsmängder och mycket exakta system. Du måste också avgöra om ljuden sker i realtid eller om de är förinspelade ljudfiler.
- Datainsamling och förbehandling av data är mycket viktiga steg
Kvaliteten och kvantiteten på uppgifterna är mycket viktiga eftersom programvaran är beroende av data, och om uppgifterna motsvarar förväntningarna kommer de att ge dig en högpresterande modell. Det är här du måste lägga stor vikt vid att samla in data och sedan märka dem. När du har samlat in alla viktiga ljudprover kan du märka dem genom att ange vilken kategori varje ljudprov tillhör. Denna process främjar algoritmer för övervakad inlärning, så när ljudet är det från en ”skällande hund” kommer det att märkas korrekt som en ”hund”.
Nästa steg är förbehandling av data. Det är här ljudet poleras, rengörs och förbereds. Den gör rådata tolkningsbara för maskinen genom en process som kallas ”feature extraction”. Detta rensar upp ljudet och tar bort eventuella bakgrundsljud, med korrekta ljudnivåer.
- Förstå vilken metod som krävs för ljudigenkänning
Det finns ett par olika metoder som kan användas för ljudigenkänning. Om du är ute efter enkla ljud kan du välja traditionella metoder som Support Vector Machines eller SVM eller Hidden Markov Models (HMMs) eller en metod som är mer komplex – Deep Learning. Om du inte har komplexa ljudigenkänningsuppgifter och inte har för många ljudkategorier kan den traditionella modellen vara tillräcklig.
Med Deep Learning-metoden kan du behöva använda artificiella neurala nätverk som convolutional neural networks (CNN) för att bearbeta ljudet. Detta kräver också enorma mängder träningsdata och gott om beräkningsresurser. Om den önskade noggrannhetsnivån är extremt hög kan du behöva gå till Deep Learning-metoden.
- Och slutligen, träning av modellen till olika ljudkategorier
Så när data för ljudigenkänningsprogrammet har samlats in kan du träna modellen så att den kan urskilja olika ljudmönster och kategorier. De märkta uppgifterna matas in i algoritmen så att den kan lära sig mönstren. Träna, validera och testa datauppsättningarna så att du kan finjustera dem till perfektion. Det är i detta skede som de olika hyperparametrarna inom en algoritm kommer att justeras och stämmas av. Efter justering och inställning kan du utvärdera mätvärdena så att de korrekt identifierar de olika ljudkategorierna.
Och när inställningarna och utvärderingen är klara är det dags att släppa ut programvaran i verkliga tillämpningar. Detta kan göras antingen i enheten eller i molnet.
Slutsats
Att utveckla ljudprogramvara för ett företag är ett mycket spännande och givande arbete, men det kräver mycket kunskap, tekniska färdigheter och uppdaterad kunskap om de senaste innovationerna inom maskininlärning, programvaruteknik och signalbehandlingsexpertis. Utvecklarna måste också vara uppdaterade på de senaste verktygen och teknikerna inom ljudanalys, och med en välutvecklad kunskap om ljudigenkänning är det möjligt att öppna upp för spännande möjligheter som tar artificiell intelligens till nästa nivå av framgång med mer innovation och upptäckter.
Du behöver ett team som arbetar strategiskt, har en djup förståelse för användarnas behov, är medvetna om avancerad teknik och har en insiktsfull kunskap om hur användarnas behov kan se ut i framtiden. Detta skulle hjälpa dem att skapa kraftfull och mycket effektiv programvara för ljudigenkänning som kommer att förändra synen på hur man använder och uppfattar teknik.
Intressanta länkar:
Bygga en programvara för röstigenkänning med maskininlärning
Kolla in för att lära dig hur du kommer igång med utveckling av programvara för ljudigenkänning
Bilder: Canva
Författaren: Sascha Thattil arbetar på Software-Developer-India.com som är en del av YUHIRO Group. YUHIRO är ett tysk-indiskt företag som tillhandahåller programmerare till IT-företag, byråer och IT-avdelningar.
Lämna ett svar