Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, где мне нужно разметить аудиоданные, в которых тысячи данных, каждое аудиоданные составляет одну секунду. Мне нужно размечать, находится ли оно в состоянии простоя, происходит ли событие или шум. Я использовал такие инструменты, как Audacity и Labelstudio, я могу вручную размечать аудиофайлы в формате .wav, но тысячи файлов – это очень трудоемко, есть ли альтернативный метод, с помощью которого я мог бы эффективно разметить данные. Сейчас я пытался написать скрипт на Python для разметки, но не повезло, я застрял на получении формата для просмотра выходных данных. Не могли бы вы поделиться своим опытом или предложить другое решение для этого в качестве обучающего с помощью супервайзинга.
Ваши данные неразмеченные. Я бы сначала посоветовал вам попробовать кластеризовать ваш набор данных, а затем применить любую методологию обучения с учителем.
Оставляю вам эту статью для дальнейшего чтения.
.
Ответ или решение
Автоматизация разметки больших объемов аудиоданных
Введение
В современную эпоху больших данных разметка аудиофайлов для обучения моделей машинного обучения стала важной задачей. Ваша ситуация, связанная с необходимостью разметки тысяч аудиофайлов длительностью в одну секунду, действительно требует эффективного подхода. В данном ответе мы рассмотрим несколько способов автоматизации и ускорения процесса размечивания, который в противном случае может занять много времени.
Проблема
Вы уже проанализировали простые инструменты, такие как Audacity и Label Studio, но вы столкнулись с проблемами при ручной разметке из-за объема данных. Несмотря на их полезность, вручную разметить тысячи аудиофайлов нецелесообразно. Поэтому важно рассмотреть более эффективные методы.
Решение 1: Использование кластеризации для предварительной разметки
Перед началом разметки можно использовать метод кластеризации аудиоданных. Этот подход позволит вам группировать похожие аудиофайлы, что может значительно сократить время, затрачиваемое на ручную разметку. Вот основные шаги:
-
Извлечение признаков из аудиоданных: Используйте библиотеки Python, такие как librosa или pyAudioAnalysis, для извлечения характеристик аудиосигналов, таких как MFCC (Коэффициенты Мел-частотного Cepstrum), спектрограммы и другие акустические параметры.
-
Кластеризация: Примените алгоритмы кластеризации, такие как K-means или DBSCAN, чтобы сгруппировать аудиофайлы по характеристикам. Это позволит вам увидеть, какие аудиофайлы могут представлять разные классы (идель, событие, шум).
-
Анализ кластеров: После кластеризации просмотрите каждый кластер, чтобы понять их общие черты и назначить предварительные метки, что значительно сократит объем ручной работы.
Решение 2: Полуавтоматическая разметка с предварительно обученными моделями
Для ускорения процесса разметки можно использовать предварительно обученные модели глубокого обучения:
-
Обучение нейронной сети: Если у вас есть небольшое количество уже размеченных данных, обучите модель (например, CNN или RNN) на этих данных. Это может потребовать использования фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch.
-
Применение модели к новым данным: После успешного обучения примените модель к вашему большому набору данных. Модель сможет автоматически выделять классы, что сократит объем необходимой ручной работы.
-
Постобработка и окончательная разметка: После автоматической разметки просмотрите и скорректируйте метки для справедливости и точности.
Решение 3: Использование активного обучения
Активное обучение позволяет модели выбрать метки, которые она считает наиболее неопределёнными:
-
Инициализация: Начните с небольшой выборки размеченных данных.
-
Обучение: Обучите модель на этой выборке.
-
Итеративный процесс: Модель выбирает примеры с высокой неопределенностью и предлагает их для ручной разметки. Этот процесс повторяется, что позволяет модели улучшаться на основе размеченных данных.
Заключение
Разметка больших объемов аудиоданных — это сложная задача, но с помощью автоматизации и математического подхода, включая кластеризацию, глубокое обучение и активное обучение, можно значительно ускорить этот процесс. Выбор правильной стратегии зависит от ваших ресурсов, объема данных и доступных размеченных примеров. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам найти эффективный путь к готовому набору размеченных аудиоданных для обучения моделей машинного обучения.