Как происходит преобразование аудиоданных в формат, пригодный для обучения нейронной сети?

Преобразование аудиоданных в формат, пригодный для обучения нейронной сети, включает несколько шагов: huggingface.co

1. Передискретизация аудиоданных. huggingface.co Аудиопримеры загружаются с той частотой дискретизации, с которой они были опубликованы. huggingface.co Это не всегда та частота, которая ожидается моделью. huggingface.co Если есть расхождение, звук передискретизируют до ожидаемой моделью частоты. huggingface.co
2. Фильтрация набора данных. huggingface.co Возможно, потребуется отфильтровать данные по каким-либо критериям. huggingface.co Один из распространённых случаев — ограничение аудиопримеров определённой продолжительности. huggingface.co
3. Преобразование аудиоданных в ожидаемый моделью формат входных данных. huggingface.co Например, звуковые массивы могут быть преобразованы в спектрограммы, которые описывают, как изменяются частоты сигнала с течением времени. dzen.ru huggingface.co

Для преобразования аудиоданных используют специальные библиотеки, например librosa. dzen.ru huggingface.co

Для загрузки голоса в нейросеть обычно подходят форматы WAV, MP3 и FLAC. dtf.ru