പൈത്തൺ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ: ഓഡിയോ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിലേക്കുള്ള ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

നമ്മുടെ സ്മാർട്ട്ഫോണുകളോട് വഴി ചോദിക്കുന്നതു മുതൽ സ്മാർട്ട് ഹോം ഉപകരണങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് വരെ, ശബ്ദ നിർദ്ദേശങ്ങൾ (voice commands) ആധിപത്യം സ്ഥാപിക്കുന്ന ഒരു ലോകത്ത്, ഓട്ടോമാറ്റിക് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ (ASR) സാങ്കേതികവിദ്യ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഒരു നിർദ്ദേശം നൽകുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ഉപകരണം അത് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഇടയിൽ എന്ത് സംഭവിക്കുന്നു എന്ന് എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ? അത് മാന്ത്രികമല്ല; പതിറ്റാണ്ടുകളുടെ ഗവേഷണത്തിൽ അധിഷ്ഠിതമായ ഒരു സങ്കീർണ്ണ പ്രക്രിയയാണ്, അതിന്റെ അടിസ്ഥാനം ഓഡിയോ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ആണ്.

ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, അസംസ്കൃത ഓഡിയോ (raw audio) എന്നത് ഒരു പ്രഷർ വേവിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന അക്കങ്ങളുടെ ഒരു നീണ്ട നിര മാത്രമാണ്. അതിന് തനതായ അർത്ഥമൊന്നുമില്ല. ഏതൊരു ASR പൈപ്പ്ലൈനിലെയും നിർണ്ണായകമായ ആദ്യപടി, ഈ അസംസ്കൃതവും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയാത്തതുമായ ഡാറ്റയെ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഘടനാപരമായ രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റുക എന്നതാണ്. ഈ പരിവർത്തനമാണ് ഓഡിയോ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ കാതൽ.

ഈ ഗൈഡ് പൈത്തൺ ഡെവലപ്പർമാർ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ, വോയിസ് ടെക്നോളജിയുടെ ഉള്ളറകളെക്കുറിച്ച് അറിയാൻ കൗതുകമുള്ള ആർക്കും വേണ്ടിയുള്ളതാണ്. ശബ്ദത്തിന്റെ ഭൗതിക സ്വഭാവം മുതൽ മെൽ-ഫ്രീക്വൻസി സെപ്സ്ട്രൽ കോഫിഫിഷ്യന്റ്സ് (MFCCs) പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഫീച്ചർ വെക്റ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് വരെയുള്ള ഒരു യാത്ര നമ്മൾ ആരംഭിക്കും. ഈ ആശയങ്ങളെ ലളിതമായി വിശദീകരിക്കാനും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകാനും നമ്മൾ പൈത്തണിന്റെ ശക്തമായ സയന്റിഫിക് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കും.

ശബ്ദത്തിന്റെ സ്വഭാവം മനസ്സിലാക്കൽ

ശബ്ദം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, അത് എന്താണെന്ന് നമ്മൾ ആദ്യം മനസ്സിലാക്കണം. അടിസ്ഥാനപരമായി, ശബ്ദം ഒരു മെക്കാനിക്കൽ തരംഗമാണ് - വായു, വെള്ളം, അല്ലെങ്കിൽ ഖരവസ്തുക്കൾ പോലുള്ള ഒരു മാധ്യമത്തിലൂടെ പകരുന്ന മർദ്ദത്തിന്റെ ആന്ദോളനം. നമ്മൾ സംസാരിക്കുമ്പോൾ, നമ്മുടെ സ്വനതന്തുക്കൾ (vocal cords) വിറയ്ക്കുകയും, ഈ മർദ്ദ തരംഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും അത് ഒരു മൈക്രോഫോണിലേക്ക് എത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ശബ്ദ തരംഗത്തിന്റെ പ്രധാന ഗുണങ്ങൾ

• ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ്: ഇത് ശബ്ദത്തിന്റെ തീവ്രതയെയോ ഉച്ചത്തെയോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വേവ്ഫോമിൽ, ഇത് തരംഗത്തിന്റെ ഉയരമാണ്. ഉയർന്ന കൊടുമുടികൾ എന്നാൽ കൂടുതൽ ഉച്ചത്തിലുള്ള ശബ്ദം എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.
• ഫ്രീക്വൻസി (ആവൃത്തി): ഇത് ശബ്ദത്തിന്റെ പിച്ച് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഒരു സെക്കൻഡിൽ തരംഗം പൂർത്തിയാക്കുന്ന സൈക്കിളുകളുടെ എണ്ണമാണിത്, ഹെർട്‌സിൽ (Hz) അളക്കുന്നു. ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി എന്നാൽ ഉയർന്ന പിച്ച് എന്നാണ് അർത്ഥം.
• ടിംബർ (നാദഗുണം): ശബ്ദങ്ങളെയും സംഗീതോപകരണങ്ങളെയും പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത തരം ശബ്ദ ഉത്പാദനത്തെ വേർതിരിക്കുന്ന ഒരു ശബ്ദത്തിന്റെ ഗുണമോ സ്വഭാവമോ ആണിത്. ഒരേ നോട്ട് ഒരേ ഉച്ചത്തിൽ വായിക്കുമ്പോൾ ഒരു ട്രമ്പറ്റിന്റെ ശബ്ദം വയലിനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത് ഇതാണ്. ഒരു ശബ്ദത്തിന്റെ ഹാർമോണിക് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഫലമാണ് ടിംബർ.

അനലോഗിൽ നിന്ന് ഡിജിറ്റലിലേക്ക്: പരിവർത്തന പ്രക്രിയ

ഒരു മൈക്രോഫോൺ അനലോഗ് പ്രഷർ വേവിനെ ഒരു അനലോഗ് ഇലക്ട്രിക്കൽ സിഗ്നലാക്കി മാറ്റുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റയിലാണ്. അനലോഗ് സിഗ്നലിനെ ഡിജിറ്റൽ ഒന്നാക്കി മാറ്റുന്ന പ്രക്രിയയെ ഡിജിറ്റൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സാംപ്ലിംഗ് എന്ന് പറയുന്നു.

• സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ്: ഇത് ഒരു സെക്കൻഡിൽ ഓഡിയോ സിഗ്നലിന്റെ എത്ര സാമ്പിളുകൾ (സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകൾ) എടുക്കുന്നു എന്നതിന്റെ എണ്ണമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, സിഡി-ക്വാളിറ്റി ഓഡിയോയ്ക്ക് 44,100 Hz (അല്ലെങ്കിൽ 44.1 kHz) സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ് ഉണ്ട്, അതായത് ഓരോ സെക്കൻഡിലും 44,100 സാമ്പിളുകൾ എടുക്കുന്നു. നൈക്വിസ്റ്റ്-ഷാനൻ സാംപ്ലിംഗ് സിദ്ധാന്തം അനുസരിച്ച്, ഒരു സിഗ്നലിനെ കൃത്യമായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന്, സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ് സിഗ്നലിലുള്ള ഏറ്റവും ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസിയുടെ ഇരട്ടിയെങ്കിലും ആയിരിക്കണം. മനുഷ്യന്റെ കേൾവിശക്തിയുടെ പരിധി ഏകദേശം 20 kHz ആയതിനാൽ, 44.1 kHz സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ് മതിയാകും. സംഭാഷണത്തിന്, 16 kHz നിരക്ക് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് മനുഷ്യ ശബ്ദത്തിന്റെ ഫ്രീക്വൻസി പരിധി വേണ്ടത്ര ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
• ബിറ്റ് ഡെപ്ത്: ഓരോ സാമ്പിളിന്റെയും ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ബിറ്റുകളുടെ എണ്ണം ഇത് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഉയർന്ന ബിറ്റ് ഡെപ്ത് കൂടുതൽ ഡൈനാമിക് റേഞ്ച് (ഏറ്റവും ശാന്തവും ഉച്ചത്തിലുള്ളതുമായ ശബ്ദങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം) നൽകുകയും ക്വാണ്ടൈസേഷൻ നോയ്സ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സംഭാഷണത്തിന് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന 16-ബിറ്റ് ഡെപ്ത്, 65,536 (2^16) വ്യത്യസ്ത ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് മൂല്യങ്ങൾക്ക് അനുവദിക്കുന്നു.

ഈ പ്രക്രിയയുടെ ഫലം ഒരു ഏകമാന അറേ (അല്ലെങ്കിൽ വെക്റ്റർ) ആണ്, ഇത് പ്രത്യേക സമയ ഇടവേളകളിൽ ശബ്ദ തരംഗത്തിന്റെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പൈത്തണിൽ നമ്മൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ പോകുന്ന അസംസ്കൃത വസ്തു ഈ അറേയാണ്.

ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള പൈത്തൺ ഇക്കോസിസ്റ്റം

സങ്കീർണ്ണമായ ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാക്കുന്ന ലൈബ്രറികളുടെ ഒരു സമ്പന്നമായ ഇക്കോസിസ്റ്റം പൈത്തണിനുണ്ട്. നമ്മുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി, ചില പ്രധാനപ്പെട്ടവ താഴെ നൽകുന്നു.

• Librosa: സംഗീത, ഓഡിയോ വിശകലനത്തിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പൈത്തൺ പാക്കേജാണിത്. ഓഡിയോ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും, ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും, ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, പലതരം ഫീച്ചറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനും ഇത് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അബ്സ്ട്രാക്ഷനുകൾ നൽകുന്നു.
• SciPy: സയന്റിഫിക് പൈത്തൺ സ്റ്റാക്കിന്റെ ഒരു അടിസ്ഥാന ശിലയാണ് സൈപൈ. ഇതിലെ `scipy.signal`, `scipy.fft` മൊഡ്യൂളുകൾ ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം തുടങ്ങിയ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കായി ശക്തമായ, ലോ-ലെവൽ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.
• NumPy: പൈത്തണിലെ ന്യൂമറിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷനുള്ള അടിസ്ഥാന പാക്കേജ്. ഓഡിയോ സംഖ്യകളുടെ ഒരു അറേ ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനാൽ, നമ്മുടെ ഡാറ്റയിൽ ഗണിതപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി ചെയ്യാൻ NumPy ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്.
• Matplotlib & Seaborn: ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലൈബ്രറികളാണിത്. ഓഡിയോ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് നമ്മുടെ ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് വേവ്ഫോമുകളും സ്പെക്ട്രോഗ്രാമുകളും പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ നമ്മൾ ഇവ ഉപയോഗിക്കും.

ഒരു ആദ്യ കാഴ്ച: ഓഡിയോ ലോഡ് ചെയ്യലും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കലും

നമുക്ക് ഒരു ലളിതമായ ടാസ്കിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാം: ഒരു ഓഡിയോ ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യുകയും അതിന്റെ വേവ്ഫോം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക. ആദ്യം, ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

pip install librosa numpy matplotlib

ഇനി, ഒരു ഓഡിയോ ഫയൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു `.wav` ഫയൽ) ലോഡ് ചെയ്യാനും അത് എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നുവെന്ന് നോക്കാനും ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതാം.

            
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define the path to your audio file
# For a global audience, using a generic path is better
audio_path = 'path/to/your/audio.wav'

# Load the audio file
# y is the time series (the audio waveform as a NumPy array)
# sr is the sampling rate
y, sr = librosa.load(audio_path)

# Let's see the shape of our data
print(f"Waveform shape: {y.shape}")
print(f"Sampling rate: {sr} Hz")

# Visualize the waveform
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title('Audio Waveform')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid(True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

നിങ്ങൾ ഈ കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, സമയത്തിനനുസരിച്ച് ഓഡിയോയുടെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് കാണിക്കുന്ന ഒരു പ്ലോട്ട് കാണാം. ഈ ടൈം-ഡൊമെയ്ൻ പ്രതിനിധാനം മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, പക്ഷേ സംഭാഷണം മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കത്തെക്കുറിച്ച് ഇത് വ്യക്തമായി പറയുന്നില്ല.

പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ: ഓഡിയോ വൃത്തിയാക്കലും നോർമലൈസ് ചെയ്യലും

യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ഓഡിയോ പലപ്പോഴും കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞതാണ്. അതിൽ പശ്ചാത്തല ശബ്ദം, നിശബ്ദതയുടെ ഭാഗങ്ങൾ, ശബ്ദത്തിലുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. "garbage in, garbage out" എന്ന തത്വം മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ വളരെ ശരിയാണ്. നമ്മുടെ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ കരുത്തുറ്റതും സ്ഥിരതയുള്ളതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഓഡിയോ വൃത്തിയാക്കുകയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന നിർണ്ണായക ഘട്ടമാണ് പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്.

1. നോർമലൈസേഷൻ

ഓഡിയോ ഫയലുകൾക്ക് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ശബ്ദ നിലകൾ ഉണ്ടാകാം. ഉച്ചത്തിലുള്ള റെക്കോർഡിംഗുകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു മോഡൽ ശാന്തമായവയിൽ മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചേക്കാം. നോർമലൈസേഷൻ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് മൂല്യങ്ങളെ ഒരു സ്ഥിരമായ ശ്രേണിയിലേക്ക്, സാധാരണയായി -1.0 നും 1.0 നും ഇടയിലേക്ക്, സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. ഒരു സാധാരണ രീതി പീക്ക് നോർമലൈസേഷനാണ്, അവിടെ നിങ്ങൾ മുഴുവൻ സിഗ്നലിനെയും അതിന്റെ പരമാവധി കേവല ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് കൊണ്ട് ഹരിക്കുന്നു.

            
# Peak normalization
max_amplitude = np.max(np.abs(y))
if max_amplitude > 0:
    y_normalized = y / max_amplitude
else:
    y_normalized = y # Avoid division by zero for silent audio

print(f"Original max amplitude: {np.max(np.abs(y)):.2f}")
print(f"Normalized max amplitude: {np.max(np.abs(y_normalized)):.2f}")

            

              
                Copy
              
            
          

2. റീസാംപ്ലിംഗ്

ഒരു ASR മോഡൽ അതിന്റെ എല്ലാ ഇൻപുട്ടിനും ഒരേ സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ് ഉണ്ടാകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓഡിയോ ഫയലുകൾ വ്യത്യസ്ത നിരക്കുകളുള്ള (ഉദാ. 48 kHz, 44.1 kHz, 22.05 kHz) വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് വരാം. നമ്മൾ അവയെ ഒരു ടാർഗെറ്റ് റേറ്റിലേക്ക് റീസാംപിൾ ചെയ്യണം, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ ജോലികൾക്കായി ഇത് പലപ്പോഴും 16 kHz ആണ്.

            
target_sr = 16000
if sr != target_sr:
    y_resampled = librosa.resample(y=y, orig_sr=sr, target_sr=target_sr)
    print(f"Resampled waveform shape: {y_resampled.shape}")
    sr = target_sr # Update the sampling rate variable
else:
    y_resampled = y

            

              
                Copy
              
            
          

3. ഫ്രെയിമിംഗും വിൻഡോയിംഗും

സംഭാഷണം ഒരു ഡൈനാമിക്, നോൺ-സ്റ്റേഷണറി സിഗ്നലാണ്; അതിന്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഗുണങ്ങൾ (ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കം പോലുള്ളവ) കാലക്രമേണ മാറുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 'ശ്' എന്ന ശബ്ദത്തിന് ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കമുണ്ട്, അതേസമയം 'ഓ' എന്ന സ്വരാക്ഷരത്തിന് കുറഞ്ഞ ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കമുണ്ട്. മുഴുവൻ ഓഡിയോ ക്ലിപ്പും ഒരുമിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഈ വിശദാംശങ്ങളെ ഇല്ലാതാക്കും.

ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, നമ്മൾ ഫ്രെയിമിംഗ് എന്നൊരു ടെക്നിക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. നമ്മൾ ഓഡിയോ സിഗ്നലിനെ ചെറിയ, ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്ന ഫ്രെയിമുകളായി മുറിക്കുന്നു, സാധാരണയായി 20-40 മില്ലിസെക്കൻഡ് ദൈർഘ്യമുള്ളവ. ഓരോ ചെറിയ ഫ്രെയിമിനുള്ളിലും, സിഗ്നൽ ക്വാസി-സ്റ്റേഷണറി ആണെന്ന് നമുക്ക് അനുമാനിക്കാം, ഇത് ഫ്രീക്വൻസി വിശകലനത്തിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, സിഗ്നലിനെ ഫ്രെയിമുകളായി മുറിക്കുന്നത് അരികുകളിൽ മൂർച്ചയുള്ള വിടവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് ഫ്രീക്വൻസി ഡൊമെയ്‌നിൽ അനാവശ്യമായ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു (ഈ പ്രതിഭാസത്തെ സ്പെക്ട്രൽ ലീക്കേജ് എന്ന് പറയുന്നു). ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, ഓരോ ഫ്രെയിമിലും നമ്മൾ ഒരു വിൻഡോ ഫംഗ്ഷൻ (ഉദാ. ഹാമിംഗ്, ഹാനിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ ബ്ലാക്ക്മാൻ വിൻഡോ) പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഫ്രെയിമിന്റെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് തുടക്കത്തിലും അവസാനത്തിലും പൂജ്യത്തിലേക്ക് താഴ്ത്തുന്നു, ഇത് സംക്രമണങ്ങളെ സുഗമമാക്കുകയും ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അടുത്തതായി നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യാൻ പോകുന്ന ഷോർട്ട്-ടൈം ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (STFT) ചെയ്യുമ്പോൾ ലിബ്രോസ ഫ്രെയിമിംഗും വിൻഡോയിംഗും സ്വയമേവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

ടൈമിൽ നിന്ന് ഫ്രീക്വൻസിയിലേക്ക്: ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോമിന്റെ ശക്തി

വേവ്ഫോം സമയത്തിനനുസരിച്ച് ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ സംഭാഷണത്തിന്, ഓരോ നിമിഷത്തിലും ഏത് ഫ്രീക്വൻസികളാണ് ഉള്ളതെന്ന് അറിയാനാണ് നമ്മുക്ക് കൂടുതൽ താൽപ്പര്യം. ഇവിടെയാണ് ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം വരുന്നത്. ഇത് ടൈം ഡൊമെയ്‌നിലുള്ള ഒരു സിഗ്നലിനെ അതിന്റെ ഘടക ഫ്രീക്വൻസികളായി വിഘടിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണമാണ്.

ഇതിനെ ഒരു പ്രിസം പോലെ കരുതുക. ഒരു പ്രിസം വെളുത്ത പ്രകാശത്തിന്റെ ഒരു കിരണം (ഒരു ടൈം-ഡൊമെയ്ൻ സിഗ്നൽ) എടുത്ത് അതിനെ നിറങ്ങളുടെ ഒരു മഴവില്ലായി (ഫ്രീക്വൻസി-ഡൊമെയ്ൻ ഘടകങ്ങൾ) വിഭജിക്കുന്നു. ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം ശബ്ദത്തിനും ഇതുതന്നെ ചെയ്യുന്നു.

ഷോർട്ട്-ടൈം ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (STFT)

സംഭാഷണത്തിന്റെ ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കം കാലക്രമേണ മാറുന്നതിനാൽ, നമുക്ക് മുഴുവൻ സിഗ്നലിലും ഒരു ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. പകരം, നമ്മൾ ഷോർട്ട്-ടൈം ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (STFT) ഉപയോഗിക്കുന്നു. STFT എന്നത് ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രക്രിയയാണ്:

1. സിഗ്നലിനെ ചെറിയ, ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്ന ഫ്രെയിമുകളായി മുറിക്കുക (ഫ്രെയിമിംഗ്).
2. ഓരോ ഫ്രെയിമിലും ഒരു വിൻഡോ ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുക (വിൻഡോയിംഗ്).
3. ഓരോ വിൻഡോ ചെയ്ത ഫ്രെയിമിലും ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (DFT) കണക്കാക്കുക. ഫാസ്റ്റ് ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (FFT) എന്നത് DFT കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള വളരെ കാര്യക്ഷമമായ ഒരു അൽഗോരിതം മാത്രമാണ്.

STFT-യുടെ ഫലം ഒരു കോംപ്ലക്സ്-വാല്യൂഡ് മാട്രിക്സാണ്, അതിൽ ഓരോ കോളവും ഒരു ഫ്രെയിമിനെയും ഓരോ വരിയും ഒരു ഫ്രീക്വൻസി ബിന്നിനെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഈ മാട്രിക്സിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് ഓരോ സമയത്തും ഓരോ ഫ്രീക്വൻസിയുടെയും തീവ്രത നമ്മോട് പറയുന്നു.

ഫ്രീക്വൻസികൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു: സ്പെക്ട്രോഗ്രാം

ഒരു STFT-യുടെ ഔട്ട്പുട്ട് ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ മാർഗ്ഗം ഒരു സ്പെക്ട്രോഗ്രാം ആണ്. ഇത് ഒരു 2D പ്ലോട്ടാണ്:

• X-ആക്സിസ്: സമയം
• Y-ആക്സിസ്: ഫ്രീക്വൻസി
• നിറം/തീവ്രത: ഒരു നിശ്ചിത സമയത്ത് ഒരു നിശ്ചിത ഫ്രീക്വൻസിയുടെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് (അല്ലെങ്കിൽ ഊർജ്ജം).

ശബ്ദത്തെ "കാണാൻ" നമ്മളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് സ്പെക്ട്രോഗ്രാം. സ്വരാക്ഷരങ്ങൾ, വ്യഞ്ജനാക്ഷരങ്ങൾ, സംഭാഷണത്തിന്റെ താളം എന്നിവയെല്ലാം ഇത് നോക്കി നമുക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. നമുക്ക് ലിബ്രോസ ഉപയോഗിച്ച് ഒരെണ്ണം ഉണ്ടാക്കാം.

            
# We'll use the resampled audio from the previous step
y_audio = y_resampled

# STFT parameters
# n_fft is the window size for the FFT. A common value is 2048.
# hop_length is the number of samples between successive frames. Determines the overlap.
# win_length is the length of the window function. Usually same as n_fft.
n_fft = 2048
hop_length = 512

# Perform STFT
stft_result = librosa.stft(y_audio, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)

# The result is complex. We take the magnitude and convert to decibels (dB) for visualization.
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(stft_result), ref=np.max)

# Display the spectrogram
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.specshow(D, sr=sr, hop_length=hop_length, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Spectrogram (log frequency scale)')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ദൃശ്യവൽക്കരണം സംഭാഷണത്തിന്റെ സമ്പന്നമായ സ്പെക്ട്രൽ ഘടന വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. തിളക്കമുള്ള തിരശ്ചീന ബാൻഡുകളെ ഫോർമന്റുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അവ പ്രത്യേക ഫ്രീക്വൻസികൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള അക്കോസ്റ്റിക് എനർജിയുടെ സാന്ദ്രീകരണമാണ്. വ്യത്യസ്ത സ്വരാക്ഷരങ്ങളെ വേർതിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ഫോർമന്റുകൾക്ക് നിർണ്ണായക പങ്കുണ്ട്.

അഡ്വാൻസ്ഡ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ: മെൽ-ഫ്രീക്വൻസി സെപ്സ്ട്രൽ കോഫിഫിഷ്യന്റ്സ് (MFCCs)

സ്പെക്ട്രോഗ്രാം ഒരു മികച്ച പ്രാതിനിധ്യമാണെങ്കിലും, ASR-ന് ഇതിന് രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്:

1. പെർസെപ്ച്വൽ പൊരുത്തക്കേട്: ഫ്രീക്വൻസി ആക്സിസ് ലീനിയറാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മനുഷ്യന്റെ കേൾവി അങ്ങനെയല്ല. നമ്മൾ പിച്ച് ഒരു ലോഗരിഥമിക് സ്കെയിലിലാണ് മനസ്സിലാക്കുന്നത്; ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസികളിലെ മാറ്റങ്ങളേക്കാൾ താഴ്ന്ന ഫ്രീക്വൻസികളിലെ മാറ്റങ്ങളോട് നമ്മൾ കൂടുതൽ സെൻസിറ്റീവ് ആണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, 100 Hz-നും 200 Hz-നും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസം 10,000 Hz-നും 10,100 Hz-നും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസത്തേക്കാൾ വളരെ ശ്രദ്ധേയമാണ്.
2. ഉയർന്ന ഡൈമൻഷണാലിറ്റിയും കോറിലേഷനും: സ്പെക്ട്രോഗ്രാമിൽ ധാരാളം ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ അടുത്തുള്ള ഫ്രീക്വൻസി ബിന്നുകൾ പലപ്പോഴും പരസ്പരം ഉയർന്ന ബന്ധമുള്ളവയാണ്. ഇത് ചില മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായി പഠിക്കാൻ പ്രയാസമുണ്ടാക്കും.

മെൽ-ഫ്രീക്വൻസി സെപ്സ്ട്രൽ കോഫിഫിഷ്യന്റ്സ് (MFCCs) രൂപകൽപ്പന ചെയ്തത് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനാണ്. പരമ്പരാഗത ASR-നുള്ള ഗോൾഡ്-സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫീച്ചറുകളാണ് ഇവ, ഇന്നും ശക്തമായ ഒരു അടിസ്ഥാനമായി നിലനിൽക്കുന്നു. MFCC-കൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രക്രിയ മനുഷ്യന്റെ കേൾവിയുടെ ചില വശങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്നു.

മെൽ സ്കെയിൽ

പെർസെപ്ച്വൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, നമ്മൾ മെൽ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പിച്ചുകളുടെ ഒരു പെർസെപ്ച്വൽ സ്കെയിലാണ്, ശ്രോതാക്കൾ പരസ്പരം തുല്യ അകലത്തിലാണെന്ന് വിലയിരുത്തുന്നു. ഇത് ഏകദേശം 1 kHz-ന് താഴെ ലീനിയറും അതിന് മുകളിൽ ലോഗരിഥമിക്കുമാണ്. മനുഷ്യന്റെ ധാരണയുമായി നന്നായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് നമ്മൾ ഫ്രീക്വൻസികളെ ഹെർട്‌സിൽ നിന്ന് മെൽ സ്കെയിലിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.

MFCC കണക്കുകൂട്ടൽ പൈപ്പ്ലൈൻ

ഓഡിയോ സിഗ്നലിൽ നിന്ന് MFCC-കൾ എങ്ങനെ കണക്കാക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ലളിതമായ ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിവരണം ഇതാ:

1. ഫ്രെയിമിംഗും വിൻഡോയിംഗും: STFT-ക്ക് സമാനമാണ്.
2. FFT & പവർ സ്പെക്ട്രം: ഓരോ ഫ്രെയിമിനും FFT കണക്കാക്കുക, തുടർന്ന് പവർ സ്പെക്ട്രം (സ്ക്വയർ ചെയ്ത മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ്) കണക്കാക്കുക.
3. മെൽ ഫിൽട്ടർബാങ്ക് പ്രയോഗിക്കുക: ഇതാണ് പ്രധാന ഘട്ടം. ത്രികോണാകൃതിയിലുള്ള ഫിൽട്ടറുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം (ഒരു ഫിൽട്ടർബാങ്ക്) പവർ സ്പെക്ട്രത്തിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഫിൽട്ടറുകൾ താഴ്ന്ന ഫ്രീക്വൻസികളിൽ ലീനിയറായും ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസികളിൽ ലോഗരിഥമിക് ആയും സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് മെൽ സ്കെയിലിനെ അനുകരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടം വ്യത്യസ്ത ഫ്രീക്വൻസി ബിന്നുകളിൽ നിന്നുള്ള ഊർജ്ജത്തെ കുറഞ്ഞ എണ്ണം മെൽ-സ്കെയിൽ ബിന്നുകളിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ഡൈമൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
4. ലോഗരിതം എടുക്കുക: ഫിൽട്ടർബാങ്ക് ഊർജ്ജങ്ങളുടെ ലോഗരിതം എടുക്കുക. ഇത് മനുഷ്യന്റെ ഉച്ചത്തിലുള്ള ശബ്ദത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണയെ അനുകരിക്കുന്നു, അതും ലോഗരിഥമിക് ആണ്.
5. ഡിസ്ക്രീറ്റ് കോസൈൻ ട്രാൻസ്ഫോം (DCT): ലോഗ് ഫിൽട്ടർബാങ്ക് ഊർജ്ജങ്ങളിൽ DCT പ്രയോഗിക്കുക. DCT, FFT-ക്ക് സമാനമാണ്, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ സംഖ്യകൾ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ. ഫിൽട്ടർബാങ്ക് ഊർജ്ജങ്ങളെ ഡീ-കോറിലേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇവിടുത്തെ ലക്ഷ്യം. ഫലമായുണ്ടാകുന്ന DCT കോഫിഫിഷ്യന്റുകൾ വളരെ ഒതുക്കമുള്ളതും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്പെക്ട്രൽ വിവരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതുമാണ്.

ഫലമായുണ്ടാകുന്ന കോഫിഫിഷ്യന്റുകളാണ് MFCC-കൾ. സാധാരണയായി, നമ്മൾ ആദ്യത്തെ 13-20 കോഫിഫിഷ്യന്റുകൾ മാത്രമേ സൂക്ഷിക്കുകയുള്ളൂ, കാരണം അവയിൽ സംഭാഷണത്തിലെ സ്വനിമങ്ങൾക്ക് (phonemes) ആവശ്യമായ മിക്ക വിവരങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതേസമയം ഉയർന്ന കോഫിഫിഷ്യന്റുകൾ പലപ്പോഴും ശബ്ദത്തെയോ സംഭാഷണ ഉള്ളടക്കത്തിന് അപ്രധാനമായ സൂക്ഷ്മ വിശദാംശങ്ങളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

പൈത്തണിൽ MFCC-കൾ കണക്കാക്കുന്നു

ഭാഗ്യവശാൽ, ലിബ്രോസ ഈ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയെ ഒരൊറ്റ ഫംഗ്ഷൻ കോൾ ഉപയോഗിച്ച് അവിശ്വസനീയമാംവിധം ലളിതമാക്കുന്നു.

            
# Calculate MFCCs
# n_mfcc is the number of MFCCs to return
n_mfcc = 13

mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y_audio, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mfcc=n_mfcc)

print(f"MFCCs shape: {mfccs.shape}")

# Visualize the MFCCs
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.specshow(mfccs, sr=sr, hop_length=hop_length, x_axis='time')
plt.colorbar(label='MFCC Coefficient Value')
plt.title('MFCCs')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('MFCC Coefficient Index')
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു 2D അറേയാണ്, അതിൽ ഓരോ കോളവും ഒരു ഫ്രെയിമും ഓരോ വരിയും ഒരു MFCC കോഫിഫിഷ്യന്റുമാണ്. ഈ ഒതുക്കമുള്ളതും, പെർസെപ്ച്വലായി പ്രസക്തമായതും, ഡീ-കോറിലേറ്റഡ് ആയതുമായ മാട്രിക്സ് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് അനുയോജ്യമായ ഇൻപുട്ടാണ്.

എല്ലാം ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുന്നു: ഒരു പ്രായോഗിക വർക്ക്ഫ്ലോ

ഒരു ഓഡിയോ ഫയൽ പാത്ത് എടുത്ത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത MFCC ഫീച്ചറുകൾ തിരികെ നൽകുന്ന, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരൊറ്റ ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് നമ്മൾ പഠിച്ചതെല്ലാം ഏകീകരിക്കാം.

            
import librosa
import numpy as np

def extract_features_mfcc(audio_path):
    """Extracts MFCC features from an audio file.

    Args:
        audio_path (str): Path to the audio file.

    Returns:
        np.ndarray: A 2D array of MFCC features (n_mfcc x n_frames).
    """
    try:
        # 1. Load the audio file
        y, sr = librosa.load(audio_path, duration=30) # Load first 30 seconds

        # 2. Resample to a standard rate (e.g., 16 kHz)
        target_sr = 16000
        if sr != target_sr:
            y = librosa.resample(y=y, orig_sr=sr, target_sr=target_sr)
            sr = target_sr

        # 3. Normalize the audio
        max_amp = np.max(np.abs(y))
        if max_amp > 0:
            y = y / max_amp

        # 4. Extract MFCCs
        # Common parameters for speech
        n_fft = 2048
        hop_length = 512
        n_mfcc = 13

        mfccs = librosa.feature.mfcc(
            y=y,
            sr=sr,
            n_fft=n_fft,
            hop_length=hop_length,
            n_mfcc=n_mfcc
        )

        # (Optional but recommended) Feature scaling
        # Standardize features to have zero mean and unit variance
        from sklearn.preprocessing import StandardScaler
        scaler = StandardScaler()
        mfccs_scaled = scaler.fit_transform(mfccs.T).T

        return mfccs_scaled

    except Exception as e:
        print(f"Error processing {audio_path}: {e}")
        return None

# --- Example Usage ---
audio_file = 'path/to/your/audio.wav'
features = extract_features_mfcc(audio_file)

if features is not None:
    print(f"Successfully extracted features with shape: {features.shape}")
    # This 'features' array is now ready to be fed into a machine learning model.

            

              
                Copy
              
            
          

MFCC-കൾക്കപ്പുറം: മറ്റ് പ്രധാന ഓഡിയോ ഫീച്ചറുകൾ

MFCC-കൾ ശക്തവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ ഒരു ഫീച്ചറാണെങ്കിലും, ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് രംഗം വളരെ വിശാലമാണ്. ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ വരവോടെ, മറ്റ് ഫീച്ചറുകൾ, ചിലപ്പോൾ ലളിതമായവ, വളരെ ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

• ലോഗ്-മെൽ സ്പെക്ട്രോഗ്രാമുകൾ: ഇത് DCT-ക്ക് തൊട്ടുമുമ്പുള്ള MFCC കണക്കുകൂട്ടലിലെ ഒരു ഇടക്കാല ഘട്ടമാണ്. ആധുനിക കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNNs) സ്പേഷ്യൽ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിൽ മികച്ചതാണ്. മുഴുവൻ ലോഗ്-മെൽ സ്പെക്ട്രോഗ്രാമും ഒരു CNN-ലേക്ക് നൽകുന്നതിലൂടെ, മോഡലിന് പ്രസക്തമായ കോറിലേഷനുകൾ സ്വയം പഠിക്കാൻ കഴിയും, ചിലപ്പോൾ ഇത് മാനുവലായി ഡീ-കോറിലേറ്റഡ് ചെയ്ത MFCC-കളേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു. ആധുനിക, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ASR സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഇത് വളരെ സാധാരണമായ ഒരു സമീപനമാണ്.
• സീറോ-ക്രോസിംഗ് റേറ്റ് (ZCR): സിഗ്നൽ ചിഹ്നം മാറുന്ന (പോസിറ്റീവിൽ നിന്ന് നെഗറ്റീവിലേക്കോ തിരിച്ചോ) നിരക്കാണിത്. ഇത് സിഗ്നലിന്റെ ശബ്ദത്തിന്റെയോ ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കത്തിന്റെയോ ഒരു ലളിതമായ അളവാണ്. 'സ്' അല്ലെങ്കിൽ 'ഫ്' പോലുള്ള ശബ്ദമില്ലാത്ത ശബ്ദങ്ങൾക്ക് സ്വരാക്ഷരങ്ങൾ പോലുള്ള ശബ്ദമുള്ള ശബ്ദങ്ങളേക്കാൾ വളരെ ഉയർന്ന ZCR ഉണ്ട്.
• സ്പെക്ട്രൽ സെൻട്രോയിഡ്: ഇത് സ്പെക്ട്രത്തിന്റെ "സെന്റർ ഓഫ് മാസ്" തിരിച്ചറിയുന്നു. ഇത് ഒരു ശബ്ദത്തിന്റെ തെളിച്ചത്തിന്റെ അളവാണ്. ഉയർന്ന സ്പെക്ട്രൽ സെൻട്രോയിഡ്, കൂടുതൽ ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ഉള്ളടക്കമുള്ള കൂടുതൽ തെളിച്ചമുള്ള ശബ്ദത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
• ക്രോമ ഫീച്ചറുകൾ: 12 സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിച്ച് ക്ലാസുകളിലെ (C, C#, D, മുതലായവ) ഓരോന്നിലുമുള്ള ഊർജ്ജത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഫീച്ചറുകളാണിത്. പ്രധാനമായും സംഗീത വിശകലനത്തിനായി (ഉദാ. കോർഡ് റെക്കഗ്നിഷൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ടോണൽ ഭാഷകളിലോ പ്രോസോഡി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലോ ഇവ ഉപയോഗപ്രദമാകും.

ഉപസംഹാരവും അടുത്ത ഘട്ടങ്ങളും

ശബ്ദത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന ഭൗതികശാസ്ത്രം മുതൽ സങ്കീർണ്ണവും മെഷീൻ-റീഡബിളുമായ ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വരെ നമ്മൾ യാത്ര ചെയ്തു. പ്രധാന ആശയം എന്തെന്നാൽ, ഓഡിയോ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ഒരു പരിവർത്തന പ്രക്രിയയാണ് - അസംസ്കൃതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു വേവ്ഫോം എടുത്ത് അതിനെ ചിട്ടയായി ഒരു ഒതുക്കമുള്ളതും അർത്ഥവത്തായതുമായ പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നു, അത് സംഭാഷണത്തിന് പ്രധാനപ്പെട്ട സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ മനസ്സിലായി:

• ഡിജിറ്റൽ ഓഡിയോ എന്നത് ഒരു തുടർച്ചയായ ശബ്ദ തരംഗത്തിന്റെ ഡിസ്ക്രീറ്റ് പ്രാതിനിധ്യമാണ്, അത് അതിന്റെ സാംപ്ലിംഗ് റേറ്റ്, ബിറ്റ് ഡെപ്ത് എന്നിവയാൽ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു.
• ഒരു കരുത്തുറ്റ സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് നോർമലൈസേഷൻ, റീസാംപ്ലിംഗ് തുടങ്ങിയ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ നിർണ്ണായകമാണ്.
• ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം (STFT) ടൈം ഡൊമെയ്‌നിൽ നിന്ന് ഫ്രീക്വൻസി ഡൊമെയ്‌നിലേക്കുള്ള കവാടമാണ്, ഇത് സ്പെക്ട്രോഗ്രാം വഴി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു.
• MFCC-കൾ മെൽ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യന്റെ ശ്രവണ ധാരണയെ അനുകരിക്കുകയും DCT ഉപയോഗിച്ച് വിവരങ്ങൾ ഡീ-കോറിലേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഫീച്ചർ സെറ്റാണ്.

വിജയകരമായ എല്ലാ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും അടിത്തറ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷനാണ്. ആധുനിക എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകളായി തോന്നാമെങ്കിലും, അവ അടിസ്ഥാനപരമായി ഇത്തരത്തിലുള്ള പരിവർത്തനം ആന്തരികമായി ചെയ്യാൻ പഠിക്കുകയാണ്.

ഇവിടെ നിന്ന് എങ്ങോട്ട് പോകാം?

1. പരീക്ഷിക്കുക: ഈ ഗൈഡിലെ കോഡ് വ്യത്യസ്ത ഓഡിയോ ഫയലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക. ഒരു പുരുഷന്റെ ശബ്ദം, ഒരു സ്ത്രീയുടെ ശബ്ദം, ശബ്ദമുള്ള റെക്കോർഡിംഗ്, വൃത്തിയുള്ള ഒന്ന് എന്നിവ പരീക്ഷിക്കുക. വേവ്ഫോമുകളും സ്പെക്ട്രോഗ്രാമുകളും MFCC-കളും എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുക.
2. ഹൈ-ലെവൽ ലൈബ്രറികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക: വേഗത്തിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, ഗൂഗിളിന്റെ `SpeechRecognition` പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ എല്ലാ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗും മോഡലിംഗും നിങ്ങൾക്കായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു API നൽകുന്നു. അന്തിമഫലം കാണാനുള്ള മികച്ച മാർഗമാണിത്.
3. ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക: നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ ഫീച്ചറുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, അടുത്ത ഘട്ടം അവയെ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിലേക്ക് നൽകുക എന്നതാണ്. TensorFlow/Keras അല്ലെങ്കിൽ PyTorch ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലളിതമായ കീവേഡ്-സ്പോട്ടിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയ MFCC-കൾ ഒരു ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കാം.
4. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുക: ഒരു യഥാർത്ഥ ASR മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ധാരാളം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. LibriSpeech, Mozilla Common Voice, അല്ലെങ്കിൽ TED-LIUM പോലുള്ള പ്രശസ്തമായ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത് വലിയ തോതിലുള്ള ഓഡിയോ ഡാറ്റ എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് കാണുക.

ഓഡിയോയുടെയും സംഭാഷണത്തിന്റെയും ലോകം ആഴമേറിയതും ആകർഷകവുമായ ഒരു മേഖലയാണ്. സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ തത്വങ്ങൾ സ്വായത്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, വോയിസ്-എനേബിൾഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അടുത്ത തലമുറയെ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള വാതിൽ നിങ്ങൾ തുറന്നിരിക്കുന്നു.