В настоящее время, хотя нам все еще кажется далеким программирование чего-то столь сложного, как человеческий разум, мы переживаем огромный прогресс в использовании машинного обучения, а уже несколько лет особенно в глубоком обучении. Оба они связаны с искусственным интеллектом, который был разработан, чтобы сделать машины умнее, чем люди.
Но что такое машинное обучение? Что ж, в своем самом основном использовании ML — это практика использования алгоритмов для анализа данных: чтобы извлечь из них уроки, чтобы сделать последующий прогноз или предложение по конкретной проблеме. Для этого программисты должны усовершенствовать алгоритмы, определяющие набор переменных, чтобы они были максимально точными для конкретной задачи, и, конечно же, машина обучается на большом количестве данных, что дает алгоритмам возможность уточняться.
С момента появления раннего ИИ алгоритмы развивались с целью анализа и получения лучших результатов: деревья решений, индуктивное логическое программирование, кластеризация для хранения и чтения больших объемов данных и т. д. И, следуя эволюции машинного обучения в последние десятилетие особый метод машинного обучения, известный как глубокое обучение, получил более широкое распространение. По определению, DL вместо того, чтобы обучать компьютер огромному списку правил для решения проблемы, дает компьютеру модель, которая оценивает примеры и небольшие наборы инструкций для изменения модели при возникновении ошибок. Ожидается, что со временем эти модели смогут очень точно решать задачу, поскольку система способна извлекать закономерности.
Теперь ДО подталкивает всех нас к другой реальности, в которой мы можем по-разному интерпретировать наш мир с помощью распознавания изображений, анализа естественного языка и производства аудио, а также предвидеть многие проблемы благодаря извлечению поведенческих паттернов. Что-то, что до этого машинное обучение, которое мы знали несколько лет назад, не позволяло нам делать. Без сомнения, мир аудио — одна из тех областей, в которых у машинного обучения будет большой простор для действий. В этой отрасли мы производим огромное количество данных, и важно наилучшим образом использовать их во имя эффективности, постоянного улучшения и отслеживания тенденций. Собственно говоря, эти системы уже можно внедрять, но это, несомненно, станет нормальной панорамой в ближайшем будущем.
Давайте посмотрим, как это возможно.
Хотя существуют разные методы реализации глубокого обучения, одним из наиболее распространенных является моделирование системы искусственных нейронных сетей в программном обеспечении для анализа данных. Это основной принцип. Звуковые данные, часто называемые аудиоданными, представляют собой тип данных, с которыми не очень интуитивно понятно работать, но, безусловно, они являются исходным материалом для разработки ценной информации, которая, в свою очередь, позволит создавать новые технологии. Большая трудность при работе со звуковыми данными заключается в том, что, в отличие от табличных данных или изображений, звуковые данные нелегко представить в табличном формате.
Изображения можно легко представить в виде массивов, поскольку они основаны на пикселях. Каждый из пикселей имеет значение, указывающее интенсивность черного и белого (или для цветных изображений имеет интенсивность красного, зеленого и синего по отдельности). Звук, с другой стороны, является гораздо более сложным форматом данных для работы. С одной стороны, звук представляет собой смесь частот волн разной интенсивности. Преобразование в какой-либо набор табличных или матричных данных необходимо, прежде чем можно будет выполнять какое-либо машинное обучение. С другой стороны, звук имеет фактор времени. На самом деле он больше сопоставим с видеоданными, чем с изображением, поскольку содержит звуковые фрагменты определенной продолжительности, а не захват в один момент времени.
Итак, поскольку звук или музыка — это то, что мы слушаем, трудно представить, как сделать это цифровым. Однако цифровая музыка повсюду, и эта проблема уже решена. Это первое, что нужно учитывать. Что дальше? Одним из способов может быть загрузка и воспроизведение песни с помощью интерактивной вычислительной платформы, такой как Jupyter Notebook, которая создает и обменивается вычислительными документами. Затем речь идет о разрезании песен на одинаковые длинные куски и последующем создании мелспектрограмм, а также формате данных, подходящем для ввода Kera. Но это всего лишь пример.
Очень наивно думать, что искусственный интеллект за одну ночь возьмет на себя производство аудио. На самом деле работа звукорежиссеров в этой области по-прежнему необходима. Что вот-вот произойдет, так это прогрессивная зависимость звукорежиссеров от таких технологий, как машинное обучение, с целью обработки больших объемов данных и, таким образом, исправления ошибок, распознавания закономерностей, исправления искажений и ускорения задач, требующих много времени. время рабочих-людей. Это улучшит аудиоиндустрию в геометрической прогрессии… и это обязательно произойдет!
Например, машинное обучение способствовало медленному, но непрерывному созданию интерфейсов интеллектуальных динамиков, а также использованию искусственного интеллекта, среди прочего, для точной и быстрой обработки сигналов. Таким образом, звукорежиссеры могут позаботиться о других исполнительных решениях, которые имеют основополагающее значение для производства, таких как кодирование источника и канала.
Подробнее: Тренды звуковой и аудиоиндустрии: ИИ, машинное обучение и DNN от Enhanced Media
