Решение для создания модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса на С и Python

По запросу друзей из Финтеха💪. рад представить новую библиотеку для создания модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса. Эта библиотека на C(код на С и Python ниже) является мощным инструментом для определения голоса в режиме реального времени и решает важные задачи, связанные с идентификацией говорящего.

Цель этой библиотеки🦾 - предоставить разработчикам и исследователям готовый инструментарий для создания модели голоса и определения говорящего на основе уникальных признаков голоса. Благодаря ее использованию становится возможным создание систем аутентификации по голосу, голосовых помощников, интеллектуальных аудиоинтерфейсов и других приложений, где определение голоса играет важную роль.

Библиотека предоставляет различные функции для извлечения признаков голоса из аудиофайлов, а также для обучения модели голоса с использованием различных алгоритмов машинного обучения, таких как k-ближайших соседей, нейронные сети или градиентный бустинг. Помимо стандартных признаков, таких как MFCC, библиотека предоставляет возможность извлечения и использования других признаков, таких как частотные признаки, характеристики голосового тракта, продолжительность фонем, признаки высоты и интонации, а также динамические признаки.

Одной из ключевых особенностей этой библиотеки является ее способность работать в режиме реального времени. Разработчики могут использовать предоставленные функции для обработки аудиофреймов в реальном времени и определения говорящего непосредственно в процессе записи или передачи аудиоданных.

Библиотека также предлагает возможность сохранения обученной модели голоса в файл, что облегчает ее повторное использование и интеграцию в другие приложения.

Мы приглашаем разработчиков и исследователей присоединиться к использованию этой библиотеки и внести свой вклад в область определения голоса. Благодаря ее мощным возможностям мы можем достичь более точного и эффективного определения говорящего и создания инновационных голосовых приложений.

Для получения дополнительной информации и загрузки библиотеки обратитесь автору статьи.

О библиотеке:

- Позволяет создавать модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса.

- Извлекает признаки голоса из аудиофайлов, такие как MFCC, частотные признаки, характеристики голосового тракта ипродолжительность фонем.

- Поддерживает различные алгоритмы машинного обучения для обучения моделей голоса. - Работает в режиме реального времени для обработки аудиофреймов и определения говорящего в реальном времени. - Позволяет сохранять обученные модели голоса для повторного использования и интеграции в другие приложения.

Контактная информация для прессы:
https://t.me/Ai_agenc

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "portaudio.h" typedef struct { float left_phase; float right_phase; FILE* file; // Добавлено: указатель на файл записи } paTestData; static int paCallback(const void* inputBuffer, void* outputBuffer, unsigned long framesPerBuffer, const PaStreamCallbackTimeInfo* timeInfo, PaStreamCallbackFlags statusFlags, void* userData) { paTestData* data = (paTestData*)userData; float* out = (float*)outputBuffer; unsigned int i; for (i = 0; i < framesPerBuffer; i++) { *out++ = data->left_phase; /* Левый канал */ *out++ = data->right_phase; /* Правый канал */ data->left_phase += 0.01f * sinf(2.0f * M_PI * 440.0f / SAMPLE_RATE); data->right_phase += 0.01f * sinf(2.0f * M_PI * 440.0f / SAMPLE_RATE); if (data->left_phase >= 1.0f) data->left_phase -= 2.0f; if (data->right_phase > код скрыт Автором...

В этом коде используется язык программирования C для создания функционала модели голоса.

Мы используем структуру VoiceModel.

Определены функции extract_features, train_model, predict_speaker, save_model и load_model, которые выполняют соответствующие действия с моделью голоса.

Пример показывает, как создать, обучить, сохранить и загрузить модель голоса, а затем использовать ее для предсказания говорящего на основе аудиофайлов или потока

#C #nemtyrev_ai #IoT #Python

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // Структура для модели голоса typedef struct { float** features; char** labels; int num_samples; int num_features; } VoiceModel; // Функция для предсказания говорящего char* predict_speaker(VoiceModel* model, char* audio_file) { // Код для предсказания говорящего на основе аудиофайла char* predicted_speaker = malloc(100 * sizeof(char)); // Предполагаем максимальную длину имени говорящего 100 символов return predicted_speaker; } int main() { // Пример использования предсказания говорящего // Загрузка модели и других необходимых данных VoiceModel* loaded_model = load_model("voice_model.dat"); // Загрузка аудиофайла для предсказания char* audio_file = "test_recording.wav"; // Предсказание говорящего char* predicted_speaker = predict_speaker(loaded_model, audio_file); printf("Predicted speaker: %s\n", predicted_speaker); // Освобождение памяти free(predicted_speaker); free(loaded_model); return 0; }

В этом код представлена функция predict_speaker, которая принимает модель голоса и аудиофайл в качестве входных данных и возвращает предсказанного говорящего. Обратите внимание, что вам также потребуется реализовать функцию load_model, которая загружает модель голоса из файла.

В основной функции main приведен пример использования предсказания говорящего на основе загруженной модели и аудиофайла.

Предсказанное имя говорящего выводится на экран. После использования модели и предсказания говорящего необходимо освободить выделенную память с помощью функции free().

import nempy as np

import librosa

import joblib

# Функция для извлечения признаков голоса из аудиофайла

def extract_voice_features(audio_file):

# Загрузка аудиофайла

audio, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# Извлечение MFCC признаков голоса

mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr=sr, n_mfcc=13)

# Нормализация MFCC признаков

normalized_mfcc = (mfcc - np.mean(mfcc)) / np.std(mfcc)

return normalized_mfcc

# Пути к аудиофайлам для обучения модели

audio_files = ["voice_sample1.wav", "voice_sample2.wav", "voice_sample3.wav"]

# Извлечение признаков голоса из каждого аудиофайла

voice_features = []

for file in audio_files:

features = extract_voice_features(file)

voice_features.append(features)

# Объединение признаков голоса в один массив

voice_features = np.concatenate(voice_features, axis=1)

# Обучение модели голоса (здесь используется просто пример - k-ближайших соседей)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

labels = ["Speaker 1", "Speaker 2", "Speaker 3"] # Метки для каждого говорящего

knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

knn_model.fit(voice_features.T, labels)

# Сохранение модели и признаков голоса в файл

model_data = {

'model': knn_model,

'voice_features': voice_features,

'labels': labels

}

joblib.dump(model_data, 'voice_model.pkl')

print("Модель и признаки голоса сохранены в файл voice_model.pkl")

import numpy as np import librosa import joblib # Функция для извлечения признаков голоса из аудио def extract_voice_features(audio): sr = 16000 # Предположим, что частота дискретизации равна 16 кГц mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr=sr, n_mfcc=13) normalized_mfcc = (mfcc - np.mean(mfcc)) / np.std(mfcc) return normalized_mfcc # Загрузка модели и признаков голоса из файла model_data = joblib.load('voice_model.pkl') model = model_data['model'] voice_features = model_data['voice_features'] labels = model_data['labels'] # Функция для определения голоса в реальном времени def recognize_voice_live(audio): features = extract_voice_features(audio) features = features.T # Транспонирование признаков prediction = model.predict(features) return prediction # Пример использования модели для определения голоса в реальном времени # Здесь audio_data - это аудиофрейм, полученный в режиме реального времени (например, с помощью библиотеки sounddevice) # Предобработка аудиофрейма (если необходимо) preprocessed_audio = preprocess_audio_frame(audio_data) # Определение голоса prediction = recognize_voice_live(preprocessed_audio) print("Определенный голос:", prediction)

В этом коде мы используем функцию recognize_voice_live, которая принимает аудиофрейм в реальном времени и возвращает прогноз голоса. Функция extract_voice_features используется для извлечения признаков голоса из аудиофрейма, и затем эти признаки передаются в модель для получения прогноза.

Для более точного определения голоса в реальном времени можно использовать различные признаки голоса, помимо MFCC.

1. **Частотные признаки:**

Кроме MFCC, можно использовать другие частотные признаки, такие как спектральные коэффициенты, спектральные плотности мощности, частотные контуры и т. д.

Эти признаки предоставляют информацию о спектральном содержании звука и могут быть полезны при определении голоса.

2. **Продолжительность фонем:**

Можно извлечь признаки, связанные с продолжительностью фонем, которые могут быть полезны для идентификации говорящего. Например, можно измерить длительность каждой фонемы в речевом сигнале и использовать эти значения в качестве признаков.

3. **Характеристики голосового тракта:**

Эти признаки отражают физические свойства голоса и голосового аппарата говорящего. Они включают такие характеристики, как форманты, частота основного тона (pitch), амплитуда основного тона и другие параметры, которые описывают особенности голоса.

4. **Признаки высоты и интонации:**

Высота и интонация голоса могут быть полезными признаками для определения говорящего. Эти признаки могут быть извлечены с использованием алгоритмов анализа высоты, таких как алгоритмы автокорреляции или алгоритмы на основе преобразования Хартли.

5. **Динамические признаки:**

Можно использовать динамические признаки, такие как изменение спектральных характеристик или изменение продолжительности фонем во времени. Эти признаки отражают динамику речи и могут быть полезными для определения голоса.

Комбинирование различных признаков голоса и использование более сложных моделей машинного обучения, таких как нейронные сети, может помочь улучшить точность определения голоса в реальном времени. Важно экспериментировать с различными признаками и моделями, чтобы найти оптимальное решение для конкретной задачи определения голоса.

Для обучения модели голоса требуются аудиофайлы, ассоциированные с различными говорящими, а также метки (идентификаторы) этих говорящих. Вот несколько типов данных, которые могут быть полезны при обучении модели голоса:

1. **Аудиофайлы**:

Это основные данные, на основе которых модель будет обучаться. Аудиофайлы содержат голосовые записи говорящих, которые будут использоваться для извлечения признаков и обучения модели. Формат аудиофайлов может быть различным, например, WAV, MP3 и т.д.

2. **Метки говорящих**:

Каждый аудиофайл должен быть связан с соответствующей меткой говорящего. Метки представляют собой идентификаторы или имена говорящих. Например, если у вас есть аудиофайлы с голосовыми записями двух говорящих, метки могут быть "говорящий1" и "говорящий2".

3. **Извлеченные признаки**:

Из аудиофайлов необходимо извлечь признаки, которые будут использоваться для обучения модели. Это могут быть различные акустические и временные характеристики голосовых сигналов, такие как частотные характеристики (например, спектрограммы или мел-частотные кепстральные коэффициенты), энергия, частота основного тона и другие.

4. **Разметка данных**:

Кроме меток говорящих, может быть полезно иметь дополнительную разметку данных. Например, временные метки, указывающие начало и конец каждого голосового сегмента, или метки, указывающие эмоциональное состояние говорящего в каждом сегменте.

В процессе обучения модели голоса аудиофайлы и соответствующие им метки используются для создания связи между голосовыми особенностями и говорящими. Модель обучается на основе этих данных, чтобы научиться распознавать и предсказывать говорящих на новых аудиофайлах.

По вопросам внедрениий жми

Решение для создания модели голоса с извлечением уникальных признаков голоса на С и Python

Часть кода библиотеки на C

Пример использования на C

Python - извличение признаков голоса

Python - определение голоса в режиме реального времени

Решения для улучшения