По запросу друзей из Финтеха💪. рад представить новую библиотеку для создания модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса. Эта библиотека на C(код на С и Python ниже) является мощным инструментом для определения голоса в режиме реального времени и решает важные задачи, связанные с идентификацией говорящего.
Цель этой библиотеки🦾 - предоставить разработчикам и исследователям готовый инструментарий для создания модели голоса и определения говорящего на основе уникальных признаков голоса. Благодаря ее использованию становится возможным создание систем аутентификации по голосу, голосовых помощников, интеллектуальных аудиоинтерфейсов и других приложений, где определение голоса играет важную роль.
Библиотека предоставляет различные функции для извлечения признаков голоса из аудиофайлов, а также для обучения модели голоса с использованием различных алгоритмов машинного обучения, таких как k-ближайших соседей, нейронные сети или градиентный бустинг. Помимо стандартных признаков, таких как MFCC, библиотека предоставляет возможность извлечения и использования других признаков, таких как частотные признаки, характеристики голосового тракта, продолжительность фонем, признаки высоты и интонации, а также динамические признаки.
Одной из ключевых особенностей этой библиотеки является ее способность работать в режиме реального времени. Разработчики могут использовать предоставленные функции для обработки аудиофреймов в реальном времени и определения говорящего непосредственно в процессе записи или передачи аудиоданных.
Библиотека также предлагает возможность сохранения обученной модели голоса в файл, что облегчает ее повторное использование и интеграцию в другие приложения.
Мы приглашаем разработчиков и исследователей присоединиться к использованию этой библиотеки и внести свой вклад в область определения голоса. Благодаря ее мощным возможностям мы можем достичь более точного и эффективного определения говорящего и создания инновационных голосовых приложений.
Для получения дополнительной информации и загрузки библиотеки обратитесь автору статьи.
О библиотеке:
- Позволяет создавать модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса.
- Извлекает признаки голоса из аудиофайлов, такие как MFCC, частотные признаки, характеристики голосового тракта ипродолжительность фонем.
- Поддерживает различные алгоритмы машинного обучения для обучения моделей голоса. - Работает в режиме реального времени для обработки аудиофреймов и определения говорящего в реальном времени. - Позволяет сохранять обученные модели голоса для повторного использования и интеграции в другие приложения.
Контактная информация для прессы:
https://t.me/Ai_agenc
Часть кода библиотеки на C
В этом коде используется язык программирования C для создания функционала модели голоса.
Мы используем структуру VoiceModel.
Определены функции extract_features, train_model, predict_speaker, save_model и load_model, которые выполняют соответствующие действия с моделью голоса.
Пример показывает, как создать, обучить, сохранить и загрузить модель голоса, а затем использовать ее для предсказания говорящего на основе аудиофайлов или потока
Пример использования на C
В этом код представлена функция predict_speaker, которая принимает модель голоса и аудиофайл в качестве входных данных и возвращает предсказанного говорящего. Обратите внимание, что вам также потребуется реализовать функцию load_model, которая загружает модель голоса из файла.
В основной функции main приведен пример использования предсказания говорящего на основе загруженной модели и аудиофайла.
Предсказанное имя говорящего выводится на экран. После использования модели и предсказания говорящего необходимо освободить выделенную память с помощью функции free().
Python - извличение признаков голоса
import nempy as np
import librosa
import joblib
# Функция для извлечения признаков голоса из аудиофайла
def extract_voice_features(audio_file):
# Загрузка аудиофайла
audio, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)
# Извлечение MFCC признаков голоса
mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr=sr, n_mfcc=13)
# Нормализация MFCC признаков
normalized_mfcc = (mfcc - np.mean(mfcc)) / np.std(mfcc)
return normalized_mfcc
# Пути к аудиофайлам для обучения модели
audio_files = ["voice_sample1.wav", "voice_sample2.wav", "voice_sample3.wav"]
# Извлечение признаков голоса из каждого аудиофайла
voice_features = []
for file in audio_files:
features = extract_voice_features(file)
voice_features.append(features)
# Объединение признаков голоса в один массив
voice_features = np.concatenate(voice_features, axis=1)
# Обучение модели голоса (здесь используется просто пример - k-ближайших соседей)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
labels = ["Speaker 1", "Speaker 2", "Speaker 3"] # Метки для каждого говорящего
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_model.fit(voice_features.T, labels)
# Сохранение модели и признаков голоса в файл
model_data = {
'model': knn_model,
'voice_features': voice_features,
'labels': labels
}
joblib.dump(model_data, 'voice_model.pkl')
print("Модель и признаки голоса сохранены в файл voice_model.pkl")
Python - определение голоса в режиме реального времени
В этом коде мы используем функцию recognize_voice_live, которая принимает аудиофрейм в реальном времени и возвращает прогноз голоса. Функция extract_voice_features используется для извлечения признаков голоса из аудиофрейма, и затем эти признаки передаются в модель для получения прогноза.
Решения для улучшения
Для более точного определения голоса в реальном времени можно использовать различные признаки голоса, помимо MFCC.
1. **Частотные признаки:**
Кроме MFCC, можно использовать другие частотные признаки, такие как спектральные коэффициенты, спектральные плотности мощности, частотные контуры и т. д.
Эти признаки предоставляют информацию о спектральном содержании звука и могут быть полезны при определении голоса.
2. **Продолжительность фонем:**
Можно извлечь признаки, связанные с продолжительностью фонем, которые могут быть полезны для идентификации говорящего. Например, можно измерить длительность каждой фонемы в речевом сигнале и использовать эти значения в качестве признаков.
3. **Характеристики голосового тракта:**
Эти признаки отражают физические свойства голоса и голосового аппарата говорящего. Они включают такие характеристики, как форманты, частота основного тона (pitch), амплитуда основного тона и другие параметры, которые описывают особенности голоса.
4. **Признаки высоты и интонации:**
Высота и интонация голоса могут быть полезными признаками для определения говорящего. Эти признаки могут быть извлечены с использованием алгоритмов анализа высоты, таких как алгоритмы автокорреляции или алгоритмы на основе преобразования Хартли.
5. **Динамические признаки:**
Можно использовать динамические признаки, такие как изменение спектральных характеристик или изменение продолжительности фонем во времени. Эти признаки отражают динамику речи и могут быть полезными для определения голоса.
Комбинирование различных признаков голоса и использование более сложных моделей машинного обучения, таких как нейронные сети, может помочь улучшить точность определения голоса в реальном времени. Важно экспериментировать с различными признаками и моделями, чтобы найти оптимальное решение для конкретной задачи определения голоса.
Для обучения модели голоса требуются аудиофайлы, ассоциированные с различными говорящими, а также метки (идентификаторы) этих говорящих. Вот несколько типов данных, которые могут быть полезны при обучении модели голоса:
1. **Аудиофайлы**:
Это основные данные, на основе которых модель будет обучаться. Аудиофайлы содержат голосовые записи говорящих, которые будут использоваться для извлечения признаков и обучения модели. Формат аудиофайлов может быть различным, например, WAV, MP3 и т.д.
2. **Метки говорящих**:
Каждый аудиофайл должен быть связан с соответствующей меткой говорящего. Метки представляют собой идентификаторы или имена говорящих. Например, если у вас есть аудиофайлы с голосовыми записями двух говорящих, метки могут быть "говорящий1" и "говорящий2".
3. **Извлеченные признаки**:
Из аудиофайлов необходимо извлечь признаки, которые будут использоваться для обучения модели. Это могут быть различные акустические и временные характеристики голосовых сигналов, такие как частотные характеристики (например, спектрограммы или мел-частотные кепстральные коэффициенты), энергия, частота основного тона и другие.
4. **Разметка данных**:
Кроме меток говорящих, может быть полезно иметь дополнительную разметку данных. Например, временные метки, указывающие начало и конец каждого голосового сегмента, или метки, указывающие эмоциональное состояние говорящего в каждом сегменте.
В процессе обучения модели голоса аудиофайлы и соответствующие им метки используются для создания связи между голосовыми особенностями и говорящими. Модель обучается на основе этих данных, чтобы научиться распознавать и предсказывать говорящих на новых аудиофайлах.