音频机器学习

音频机器学习（AML）是机器学习的一个研究领域，但专注于分析音频、理解其内容和创建音频信号。它们包括语音识别系统、音乐推荐引擎、声音分类系统和音频合成等传统应用。由于创新以及对人工智能（AI）日益增长的关注，AML 正在成为娱乐、电信、健康和安全行业系统中越来越重要的资产。

音频机器学习概念

音频机器学习的核心概念包括以下几点。

特征提取

特征提取在 AML 过程中起着重要作用。它被定义为将原始数据（在这种情况下是音频数据）转换为一组具有更强解释力的表示的过程。它涉及提取音频信号的关键特征，然后将这些特征输入到机器学习算法中。在 MIR 中普遍使用的一些特征是梅尔频率倒谱系数（MFCCs）语谱图、色度特征和零交叉率。这些特征在音高、纹理、动态和节奏方面捕获了音频信号的各种特征。例如，在使用小型窗口进行语音和说话人识别的情况下，MFCCs 更受青睐，因为它们代表了声音的功率谱。

深度学习模型

目前，CNN、RNN 等模型由于深度学习而改变了 AML 领域。CNN 可以有效地处理语谱图，因为它们专注于输入样本的结构，将其视为能够表达空间层次的图像。这种方法在处理音乐流派识别等任务时非常有用，因为它可以看到肉眼难以区分的精细特征。RNN 或循环神经网络，如 LSTM 或长短期记忆（LSTM）网络，被认为非常适合推断数据序列上的时间概率分布，例如在语音合成和音乐生成领域。将这些模型合并到一个模型中称为混合模型，也可以通过 CNN 提取特征来改进结果，而 RNN 则进行序列建模。

自动语音识别 (ASR)

ASR 系统将人的口语解释为文本。这些数字助理利用深度语音和 WaveNet 等复杂模型，这些模型采用深度神经网络，可以在多种语言和口音中提供更高的准确性。自动语音识别在语音激活的助手（如 Apple 的 Siri 或 Google Assistant）、转录服务和支持语音命令的设备中都可用。这些系统通过大量包含不同方言和说话风格的口语语料库进行学习，以增加系统的泛化能力。端到端 ASR 模型框架的此类变化也通过省略中间层（涉及音素识别）来简化过程，而是将 ASR 置于输出层，并从音频输入的上一层接收输入。

音乐信息检索 (MIR)

MIR 是根据给定的问题陈述识别和提取音乐数据中的数据的能力。这包括流派识别、情感分析、节奏估计，甚至音乐推荐等领域。一个真实的例子是 Spotify。Spotify 提供的推荐涉及协同过滤、基于内容的过滤和深度学习，以根据客户的选择和历史创建播放列表。这些系统根据音乐的节奏、调和和声来描述音乐元素，以提供符合用户偏好的推荐。MIR 的其他更复杂的用途包括识别给定作品中使用的乐器、从演奏中生成乐谱，甚至创作模仿知名艺术家或音乐风格的新作品。

声音分类和检测

它包括划分流以发现可能存在的不同声音类别或类型。其中一些包括环境声音分类、用于分析模糊声学场景的声音分类，以及生物声监测和分析。例如，它可能对野生动物研究有用；区分森林中不同动物物种的声音可能很有帮助。声音分类系统配备了大量先前分类的音频片段的数据集，这使得这些系统能够区分多种类型的声音事件，从简单的日常声音（如脚步声或门铃声）到更复杂的声音场景（如城市交通或生物生态系统）。

音频机器学习的应用

音频机器学习的应用在各行业中被广泛使用，如下所示。

1. 医疗保健

在医疗保健领域，AML 应用于诊断服务，其中系统尝试识别心脏或呼吸的不规则搏动或声音。这些系统可以帮助医生做出初步诊断，从而最大限度地缩短正确诊断所需的时间，并减少医生出错的可能性。例如，通过机器学习，可以监测肺部声音并诊断肺炎或哮喘等疾病。此外，AML 还可以用于助听器和人工耳蜗的开发过程，使设备能够适应不同的听觉环境，从而提高听力障碍者的生活质量。

2. 娱乐

娱乐行业使用 AML 进行音乐创作、音频修改和各种领域的音景制作，包括虚拟现实。Adobe Audition 等计算机程序以及人工智能驱动的音乐创作工具，可以帮助原创内容开发者创建响应式音频。在电影和视频游戏制作中，AML 有助于设计应融入电影或视频游戏中的音乐声音和其他音效，以匹配场景的动作并增加整体体验。AML 的另一个例子用于收听习惯以及生成需要不断更新的特定细分播放列表。

3. 电信

它通过消除噪音、增强语音和采用自动客户服务来提高通话质量和客户防御质量。实时语言翻译服务也具有使用更好的 ASR 和自然语言处理的优势。例如，自主人工智能驱动的帮助聊天机器人和对话式 AML 代理可以高精度和高可靠性地进行对话和解决客户查询。对于会议工具，AML 算法在将说话者与其他声音隔离方面非常有用，因此即使在高噪声干扰的情况下也能提供清晰的声音。

4. 安全和监控

高级监控和聆听，也称为 AML，用于基于音频的安全系统，以监听系统不熟悉的声音，例如枪击声、碎玻璃声或求救声。它们可以实时向当局发出警报，这有助于避免一些犯罪活动并保护生命。例如，集成 AML 的智能监控系统用于监控公共区域，能够识别和响应异常音频事件，从而提高安全性。就家庭安全而言，智能警报和门铃利用 AML 来区分正常噪音和闯入声，以便房主能够采取正确的行动。

5. 汽车行业

在汽车行业，AML 应用于语音识别系统、汽车降噪系统以及通过声音检测汽车发动机状况的智能监控。语音控制系统被证明可以为驾驶员提供安全和舒适，因为它允许轻松处理导航和娱乐等功能，而无需驾驶员将手离开方向盘。AML 在该领域的一些独特用例包括通过分析语音模式和噪音来检测驾驶员疲劳和注意力不集中的警报，从而改善驾驶条件。此外，AML 可以使电动汽车发出声音，使行人过马路时更加安全。

挑战与未来方向

基于学习的方法特有的两个挑战是高计算成本和需要大量标记数据集。此外，还必须考虑系统在不同环境和不同设备上的性能如何，以及在所有这些场景中继续保持最佳性能。例如，ASR 系统必须在嘈杂的语音环境中有效工作，而不仅仅是在某些理想情况下。

展望未来，AML 作为一项先进技术，将进一步发展，提供更全面、更易于导航和使用的日常音频解决方案，这将彻底改变我们感知声音的方式。除了计算机硬件的进步，专用音频处理芯片和边缘计算将通过实时处理数据、减少延迟来支持 AML 能力和领域的进一步发展。

音频机器学习的高级技术

生成对抗网络 (GAN)

现代 GAN 在音频领域显示出有希望的结果，特别是在合成和增强领域。GAN 的独特之处在于，生成器和判别器这两个神经网络是并行训练的。生成器产生假信号，判别器将它们与真实信号进行比较。这种对抗性训练使得生成器能够合成相对逼真的音频。此功能可用于音乐制作、声音设计和语音克隆等目的。

迁移学习

如前所述，迁移学习是指神经网络模型被用于新的但相关的任务，而该任务是它最初训练的任务。在数据分类方面，这种方法在 AML 中很有优势，因为获取大量的带注释数据集成本很高。在建模方面，迁移学习带来了巨大的好处，例如通过使用在音乐或语音等领域的可用大型数据集上训练的模型，来最小化新应用程序所需的音频数据集的大小。它在声音医学诊断等领域特别有用，尽管大多数带标签的音频数据通常仅限于这些特定任务，但可以利用非特定声音数据对模型进行微调。

少样本学习和零样本学习

少样本和零样本学习是尝试使用少量或不带标签的信息来开发新声音的训练模型的方法。这些方法对于无法获取带标签数据的解决方案和任务很重要。前者用于少样本学习，旨在训练可以从少量新类别样本中学习的模型。同时，后者用于零样本学习，其中模型能够使用语义信息在没有训练中的任何带标签示例的情况下识别声音。这些技术正在扩展 AML 的可能性范围，并使其能够在更广泛的领域和方式中使用。

新兴应用

基于音频的情感识别

情感识别系统是根据声音的特征来识别说话者情感语气的特定算法。这些系统在客户关系、心理健康状况和娱乐方面非常有用。例如，呼叫中心可以利用情感识别来增强对客户情绪的理解，以改善服务交付。在心理健康方面，持续的情感语音监测可以帮助临床医生和护理人员了解患者在任何给定时间的状态，并可能提高早期评估和干预的可靠性。

个性化音频体验

它旨在在多个类别中提供高度个性化的音频体验。在音乐发布中，人们可以根据他们的行为、他们正在做的事情，甚至他们此时此刻的感受，获得定制的音乐播放列表。在游戏中，动态音频系统会根据游戏中的动作和环境实时改变音景，从而提高逼真体验。

结论

总之，音频机器学习作为人工智能在声音处理方面的应用，体现了各个领域的发明。这项技术涉及分析和生成非常精确的音频材料，这为我们打开了巨大的机遇，因此可以被认为是一个有前景且积极发展的知识和实践分支。技术将继续改变行业、增强用户体验，并为新的创造力和创新方面打开大门。