Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo

Description

A área de Processamento de Linguagem Natural - PLN (Natural Language Processing - NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, sumarização de textos, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases e áudios, dentre várias outras! Dentro desta área existe a classificação de áudio, que consiste em identificar sons específicos em áudios. Alguns exemplos são: identificação de sons do ambiente (carros, buzina, latidos, sirenes, etc), classificação de estilos musicais, transcrição de texto, reconhecimento de emoções pela fala e reconhecimento de comandos de voz, muito utilizado pelos assistentes virtuais.

Atualmente, o setor comercial está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural voltadas ao áudio, ou seja, aprender essa área pode ser a chave para trazer soluções reais para necessidades presentes e futuras. Baseado nisso, este curso foi projetado para quem deseja crescer ou iniciar uma nova carreira na área de Processamento de Linguagem Natural, trabalhando especificamente com a classificação de arquivos de áudio! O curso está dividido em sete partes:

• Na parte 1 você aprenderá os conceitos teóricos sobre a área de áudio, como por exemplo: o que são sinais de áudio, sinal analógico e digital, amplitude, ondas, frequência, decibel, taxa de amostragem e principalmente, como representar o áudio para ser enviado para algoritmos de aprendizagem de máquina

• Na parte 2 serão implementados na prática vários dos conceitos abordados na primeira parte! Alguns exemplos são: carregamento e execução de arquivos de áudio, separação harmônica-percursiva, sintetização de cliques, Transformada de Fourier, Coeficiente Cepstral de Frequência Mel e geração de gráfico de ondas e espectrogramas. Ao final deste módulo, você saberá como extrair dados dos áudios para envio para algoritmos de aprendizagem de máquina. Será utilizada a biblioteca Librosa

• Na parte 3, vamos utilizar a base UrbanSound8K para classificar os seguintes sons ambientais: ar condicionado, buzina de carro, crianças brincando, latidos de cachorro, perfuração, motor em marcha lenta, tiros de arma, britadeira, sirene e música de rua. Faremos o treinamento de uma rede neural convolucional utilizando o TensorFlow, e ao final, vamos enviar um áudio e a rede neural será capaz de classificar qualquer uma dessas categorias

• Na parte 4, vamos utilizar a arquitetura pré-treinada YAMNet para classificar 521 diferentes eventos de áudio! Logo após, utilizaremos transferência de aprendizagem para classificar o canto de 5 espécies diferentes de pássaros

• Na parte 5 utilizarmos a base de dados RAVDESS para classificar as seguintes emoções de áudios: tristeza, surpresa, nojo, neutro, medo, felicidade e calmo

• Na parte 6 você entenderá o básico sobre como funciona um assistente de voz! Por meio da base mini-speech-commands, vamos treinar uma rede neural para classificar 8 tipos diferentes de comandos

• Por fim, na parte 7 utilizaremos a biblioteca SpeechRecognition para realizar a transcrição de áudio, ou seja, você fala e o algoritmo faz a transcrição em formato textual!

Todos os códigos serão implementados passo a passo, com detalhes e utilizando o Google Colab. Com isso, você não precisa se preocupar com instalações e configurações de softwares na sua própria máquina! São mais de 90 aulas e mais de 12 horas de vídeos passo a passo!

What You Will Learn!

• Entender os principais conceitos relacionados à processamento de áudio, como: taxa de amostragem, amplitude, ondas, frequência, decibel, dentre outros
• Como utilizar a Transformada de Fourier e o Coeficiente Cepstral de Frequência Mel (MFCC) para extrair características de áudios
• Visualizar o gráfico de onda e espectrogramas de arquivos de áudio
• Treinar redes neurais convolucionais com o TensorFlow para classificar diversos tipos de áudios
• Classificar 10 categorias de sons ambientais: ar condicionado, buzina, crianças, latido, perfuração, motor, tiro de arma, britadeira, sirene e música de rua
• Utilizar a arquitetura YAMNet para classificar 521 eventos de aúdio
• Treinar a arquitetura YAMNet utilizando transferência de aprendizagem para classificar o canto de 5 espécies de pássaros
• Classificar 10 emoções pela fala: tristeza, surpresa, nojo, neutro, nervosismo, medo, felicidade e calmo
• Treinar uma rede neural para classificar 8 comandos de voz
• Transcrição de áudio utilizando a biblioteca SpeechRecognition
• Transcrever áudios do WhatsApp

Who Should Attend!

• Pessoas interessadas em classificação de áudio e processamento de linguagem natural
• Alunos de graduação e pós-graduação que estejam cursando disciplinas sobre Inteligência Artificial
• Cientistas de Dados que tenham interesse em aumentar seu portfólio de projetos

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