ऑडियो वर्गीकरण

परिचय

ऑडियो वर्गीकरण एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जो मशीन लर्निंग, डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग, और पैटर्न पहचान के सिद्धांतों को जोड़ता है। इसका उद्देश्य स्वचालित रूप से यह निर्धारित करना है कि एक ऑडियो रिकॉर्डिंग में कौन सी ध्वनियाँ मौजूद हैं। सरल शब्दों में, यह एक मशीन को "सुनने" और यह समझने की क्षमता प्रदान करता है कि वह क्या सुन रही है। यह तकनीक विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उपयोगी है, जिनमें शामिल हैं: सुरक्षा प्रणाली, स्मार्ट होम उपकरण, चिकित्सा निदान, संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति, और वाहन उद्योग।

यह लेख शुरुआती लोगों के लिए ऑडियो वर्गीकरण की बुनियादी अवधारणाओं, तकनीकों और अनुप्रयोगों की व्याख्या करता है। हम विभिन्न प्रकार के ऑडियो डेटा, फीचर एक्सट्रैक्शन विधियों, क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम और प्रदर्शन मूल्यांकन मेट्रिक्स पर चर्चा करेंगे।

ऑडियो डेटा के प्रकार

ऑडियो डेटा को विभिन्न तरीकों से वर्गीकृत किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैं:

ध्वनि की प्रकृति: वाक्, संगीत, पर्यावरण ध्वनि (जैसे बारिश, पक्षियों का चहचहाना), और मानवीय ध्वनियाँ (जैसे ताली, हंसी)।
रिकॉर्डिंग वातावरण: शांत वातावरण, शोरगुल वाला वातावरण, प्रतिध्वनि वाला वातावरण।
ऑडियो प्रारूप: वेव, एमपी3, ओग, फ्लैक।
सैंपलिंग दर और बिट डेप्थ: ये पैरामीटर ऑडियो की गुणवत्ता और आकार को निर्धारित करते हैं। उच्च सैंपलिंग दर और बिट डेप्थ बेहतर गुणवत्ता प्रदान करते हैं लेकिन अधिक भंडारण स्थान की आवश्यकता होती है।

ऑडियो वर्गीकरण की प्रक्रिया

ऑडियो वर्गीकरण प्रक्रिया में आम तौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

1. डेटा संग्रह: ऑडियो डेटा का एक बड़ा और विविध डेटासेट एकत्र करना। डेटासेट में विभिन्न प्रकार की ध्वनियाँ और विभिन्न रिकॉर्डिंग स्थितियाँ शामिल होनी चाहिए। 2. प्रीप्रोसेसिंग: ऑडियो डेटा को शोर को कम करने, सामान्यीकरण करने और प्रारूप को बदलने जैसे कार्यों का उपयोग करके संसाधित करना। शोर कम करना एक महत्वपूर्ण कदम है, खासकर शोरगुल वाले वातावरण में रिकॉर्ड किए गए डेटा के लिए। 3. फीचर एक्सट्रैक्शन: ऑडियो सिग्नल से प्रासंगिक विशेषताओं को निकालना। ये विशेषताएं ऑडियो की विशेषताओं को दर्शाती हैं और क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम के लिए इनपुट के रूप में उपयोग की जाती हैं। 4. मॉडल प्रशिक्षण: निकाले गए फीचर्स का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करना। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न सीखते हैं और भविष्य के ऑडियो नमूनों को वर्गीकृत करने के लिए इन पैटर्न का उपयोग करते हैं। 5. मूल्यांकन: प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना। मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग मॉडल की सटीकता, परिशुद्धता और रिकॉल को मापने के लिए किया जाता है। 6. तैनाती: प्रशिक्षित मॉडल को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तैनात करना।

फीचर एक्सट्रैक्शन तकनीकें

ऑडियो वर्गीकरण में फीचर एक्सट्रैक्शन एक महत्वपूर्ण कदम है। कुछ सामान्य फीचर एक्सट्रैक्शन तकनीकों में शामिल हैं:

मेल-फ़्रीक्वेंसी सेपस्ट्रल कोएफ़िशिएंट्स (MFCCs): यह सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली फीचर एक्सट्रैक्शन तकनीकों में से एक है। MFCCs ऑडियो सिग्नल के स्पेक्ट्रल लिफाफे को दर्शाते हैं और मानव श्रवण प्रणाली की धारणा को ध्यान में रखते हैं। स्पेक्ट्रल विश्लेषण MFCCs के लिए आधार प्रदान करता है।
क्रोमा फीचर्स: ये विशेषताएं ऑडियो सिग्नल में मौजूद 12 पिच कक्षाओं (क्रोमा) की तीव्रता को दर्शाती हैं। क्रोमा फीचर्स संगीत वर्गीकरण के लिए उपयोगी होते हैं।
स्पेक्ट्रल कंट्रास्ट: यह सुविधा ऑडियो सिग्नल के विभिन्न आवृत्ति बैंडों के बीच ऊर्जा के अंतर को मापती है।
स्पेक्ट्रल सेंट्रॉइड: यह सुविधा ऑडियो सिग्नल के स्पेक्ट्रम के "केंद्रक" को मापती है।
स्पेक्ट्रल बैंडविड्थ: यह सुविधा ऑडियो सिग्नल के स्पेक्ट्रम की चौड़ाई को मापती है।
ज़ीरो-क्रॉसिंग रेट: यह सुविधा ऑडियो सिग्नल में साइन परिवर्तन की संख्या को मापती है।
रूट मीन स्क्वायर एनर्जी (RMSE): यह सुविधा ऑडियो सिग्नल की औसत ऊर्जा को मापती है।

क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम

ऑडियो वर्गीकरण के लिए कई प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM): SVM एक शक्तिशाली क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम है जो डेटा को विभिन्न वर्गों में विभाजित करने के लिए एक इष्टतम हाइपरप्लेन ढूंढता है। SVM कर्नेल एल्गोरिदम के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं।
गॉसियन मिक्सचर मॉडल (GMM): GMM एक संभाव्य मॉडल है जो डेटा को कई गॉसियन वितरणों के मिश्रण के रूप में दर्शाता है।
हिडन मार्कोव मॉडल (HMM): HMM एक सांख्यिकीय मॉडल है जो समय श्रृंखला डेटा को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह वाक् पहचान के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। मार्कोव श्रृंखला HMM का आधार है।
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN): DNN एक शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल है जो कई परतों से बना होता है। वे जटिल पैटर्न सीखने और उच्च सटीकता प्राप्त करने में सक्षम हैं। कन्वेलेशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) और आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) ऑडियो वर्गीकरण के लिए लोकप्रिय DNN आर्किटेक्चर हैं।
रैंडम फ़ॉरेस्ट: यह एल्गोरिदम कई निर्णय वृक्षों का उपयोग करता है और अधिक मजबूत और सटीक परिणाम प्रदान करता है। वृक्ष-आधारित मॉडल रैंडम फ़ॉरेस्ट की श्रेणी में आते हैं।

प्रदर्शन मूल्यांकन मेट्रिक्स

ऑडियो वर्गीकरण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कई मेट्रिक्स का उपयोग किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

सटीकता: सही ढंग से वर्गीकृत नमूनों का अनुपात।
परिशुद्धता: सकारात्मक के रूप में सही ढंग से पहचाने गए नमूनों का अनुपात।
रिकॉल: सभी सकारात्मक नमूनों में से सही ढंग से पहचाने गए नमूनों का अनुपात।
F1-स्कोर: परिशुद्धता और रिकॉल का हार्मोनिक माध्य।
कन्फ्यूजन मैट्रिक्स: एक तालिका जो मॉडल द्वारा किए गए सही और गलत वर्गीकरणों को दर्शाती है।
ROC कर्व और AUC: ROC कर्व मॉडल के प्रदर्शन को विभिन्न थ्रेशोल्ड सेटिंग्स पर दर्शाता है, और AUC वक्र के नीचे का क्षेत्र है।

अनुप्रयोग

ऑडियो वर्गीकरण के कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें शामिल हैं:

वाक् पहचान: मानव वाक् को पाठ में परिवर्तित करना। वाक् पहचान प्रणाली विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उपयोग की जाती हैं, जैसे कि वॉयस असिस्टेंट्स, ट्रांसक्रिप्शन सेवाएं और पहुंच उपकरण।
संगीत वर्गीकरण: संगीत को शैली, मूड या कलाकार के अनुसार वर्गीकृत करना। म्यूजिक इन्फॉर्मेशन रिट्रीवल (MIR) संगीत वर्गीकरण का एक व्यापक क्षेत्र है।
पर्यावरण ध्वनि निगरानी: पर्यावरण में विशिष्ट ध्वनियों का पता लगाना, जैसे कि टूटी हुई कांच की आवाज, बंदूक की गोली की आवाज, या खतरे की चेतावनी। ध्वनि घटना का पता लगाना इस श्रेणी में आता है।
चिकित्सा निदान: हृदय या फेफड़ों की असामान्य ध्वनियों का पता लगाना। बायोसिग्नल प्रोसेसिंग चिकित्सा निदान में ऑडियो वर्गीकरण का उपयोग करने का एक उदाहरण है।
सुरक्षा प्रणाली: घुसपैठियों का पता लगाना या आपातकालीन स्थितियों की पहचान करना।
स्मार्ट होम उपकरण: वॉइस कमांड को समझना और उपकरणों को नियंत्रित करना।
वाहन उद्योग: ड्राइवर की थकान का पता लगाना या सड़क पर खतरों की पहचान करना।

उन्नत तकनीकें

ट्रांसफर लर्निंग: एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके एक छोटे डेटासेट पर प्रदर्शन में सुधार करना।
ऑगमेंटेशन: प्रशिक्षण डेटा की मात्रा बढ़ाने के लिए मौजूदा ऑडियो डेटा में परिवर्तन करना।
एंसेम्बल लर्निंग: कई मॉडलों को मिलाकर अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करना।
सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग: लेबल किए गए और बिना लेबल किए गए डेटा दोनों का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना।
अटेंशन मैकेनिज्म: मॉडल को ऑडियो सिग्नल के सबसे महत्वपूर्ण भागों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करना।

तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण

ऑडियो वर्गीकरण में, तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण का उपयोग सीधे तौर पर नहीं किया जाता है जैसा कि वित्तीय बाजारों में किया जाता है। हालांकि, इन अवधारणाओं के अनुरूप दृष्टिकोण डेटा की गुणवत्ता और मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।

सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो (SNR): यह ऑडियो डेटा की गुणवत्ता का एक माप है, जो शोर के स्तर की तुलना में सिग्नल की शक्ति को दर्शाता है। उच्च SNR बेहतर डेटा गुणवत्ता का संकेत देता है। यह वित्तीय बाजारों में वोलेटिलिटी के समान है।
फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण: ऑडियो सिग्नल के विभिन्न फ़्रीक्वेंसी घटकों की पहचान करना। यह चार्ट पैटर्न की पहचान करने के समान है।
टाइम-फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण: समय के साथ फ़्रीक्वेंसी घटकों में परिवर्तन का विश्लेषण करना। यह ट्रेंड विश्लेषण के समान है।
डेटा वॉल्यूम: प्रशिक्षण डेटा की मात्रा मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। अधिक डेटा आम तौर पर बेहतर परिणाम देता है। यह ट्रेडिंग वॉल्यूम के समान है।

निष्कर्ष

ऑडियो वर्गीकरण एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है जिसमें विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग हैं। मशीन लर्निंग और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में प्रगति के साथ, ऑडियो वर्गीकरण तकनीकें अधिक शक्तिशाली और सटीक होती जा रही हैं। यह लेख शुरुआती लोगों को ऑडियो वर्गीकरण की मूल अवधारणाओं और तकनीकों की समझ प्रदान करता है।

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग, पैटर्न पहचान, वाक् पहचान, संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति, बायोसिग्नल प्रोसेसिंग, ऑडियो सुविधाएँ, क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम, प्रदर्शन मूल्यांकन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, शोर कम करना, स्पेक्ट्रल विश्लेषण, मेल-फ़्रीक्वेंसी सेपस्ट्रल कोएफ़िशिएंट्स (MFCCs), गॉसियन मिक्सचर मॉडल (GMM), हिडन मार्कोव मॉडल (HMM), सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM), कन्वेलेशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN), ट्रांसफर लर्निंग, ऑगमेंटेशन, एंसेम्बल लर्निंग, सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग, [[अटेंशन मैक

अभी ट्रेडिंग शुरू करें

IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री