Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать набор данных для распознавания речи, особенно для индийских акцентов.
Я собираю данные от коллег для этого.
Каждый день я отправляю ссылку на статью и прошу их записать и загрузить запись на Google Drive.
У меня есть проблема с этим подходом.
Все аудиозаписи длиной 5-7 минут.
Я использую модель DeepSpeech для этого, и она требует 10-секундных аудио предложений.
Подскажите мне какой-нибудь подход, если возможно, чтобы сегментировать аудиофайлы на соответствующие фразовые предложения или построить лучше с аудиофайлами длиной 5 минут.
Предложения более чем приветствуются по поводу лучшего способа создать набор данных для преобразования речи в текст.
Типичный подход — просто разрезать клипы на последовательные секции и запускать модель на каждой такой секции. Иногда используется небольшое перекрытие, скажем 10%. затем вы должны решить, что делать с потенциальными конфликтами в этих перекрытиях.
Хорошая модель обычно устойчива к тишине, в противном случае вы можете попытаться убрать тишину в начале и конце вашего 10-секундного окна.
librosa.util.frame — это практичный способ сделать это на Python.
Ответ или решение
Теория
Создание набора данных для распознавания речи требует тщательной сегментации аудиофайлов на предложения, особенно если у вас есть длительные записи. Модель DeepSpeech, как и многие алгоритмы распознавания речи, работает лучше всего с короткими, автономными аудиоклипами, а именно, длиной около 10 секунд. Это связано с тем, что моделям проще обрабатывать и анализировать короткие сегменты, что увеличивает точность итогового распознавания.
Пример
В вашей ситуации вы имеете аудиозаписи длиной 5-7 минут и вам необходимо сегментировать их таким образом, чтобы сохранить смысловые отрезки. Один из подходов заключается в использовании алгоритмов обнаружения пауз и тишины для разделения аудио на предложения. Такие инструменты, как librosa.util.frame, могут анализировать аудио и разделять его на короткие фреймы, из которых затем можно извлечь фрагменты с условием наличия тишины в начале и в конце.
Применение
-
Обнаружение тишины: Используйте библиотеки вроде
librosaдля анализа аудиофайлов. Модульlibrosa.effects.splitпозволяет разбивать аудио на фрагменты, исключая тишину, что позволяет найти естественные паузы между предложениями. -
Сегментация на предложения: После обнаружения участков тишины, можно более точно определить границы предложений в аудио. Это позволит нарезать клипы, сохраняя их в пределах 10 секунд.
-
Постобработка аудиофайлов: Если ваши аудиофайлы не всегда имеют очевидные точки пауз, можно использовать метод перекрытия. Разделите аудио на меньшие части с небольшим перекрытием, например, 10%. Это поможет сгладить переходы и обеспечить, чтобы нигде не потерялась часть речи при сегментации.
-
Улучшение точности: Если качество сегментации оставляет желать лучшего, рассмотреть возможность предварительного обучения модели на вашем конкретном датасете для улучшения её адаптивных способностей в распознавании акцентов.
Эти шаги помогут эффективно преобразовать длинные аудиозаписи в короткие, удобные для обработки клипы, что существенно улучшит качество и скорость обучения вашей модели распознавания речи.