Welche Merkmale gibt es beim Training von Modellen im Audio (Sample-Rate, Dauer)?

Beim Trainieren von Modellen mit Audio sind die folgenden Merkmale wichtig:

• Abtastrate (Sampling-Rate):

  • Bestimmt, wie viele Audio-Samples pro Sekunde aufgenommen werden (z.B. 16 kHz, 44,1 kHz).
  • Beeinflusst die Qualität und den Detaillierungsgrad des Klangs.
  • Für Sprachmodelle wird oft 16 kHz verwendet, für Musik — 44,1 kHz oder höher.
  • Es ist notwendig, die Sampling-Rate aller Audios zu standardisieren, um Datenkonsistenz zu gewährleisten.

• Audio-Dauer:

  • Modelle benötigen in der Regel eine feste Eingabelänge.
  • Kurze Audios können mit Nullen (Padding) ergänzt werden, lange Audios gekürzt werden.
  • Die Dauer beeinflusst die Rechenbelastung und die Trainingsqualität.

• Vorverarbeitung:

  • Häufig werden Audios in Spektrogramme, Mel-Spektrogramme oder MFCC umgewandelt, um eine bessere Darstellung zu erzielen.

• Augmentation:

  • Zur Steigerung der Modellrobustheit werden Rauschen, Geschwindigkeitsänderungen, Zeitverschiebungen angewandt.

• Datenbalance:

  • Es ist wichtig, ausgeglichene Klassen hinsichtlich Dauer und Qualität der Audios zu haben.

Daher ist es bei der Vorbereitung von Audio für das Training notwendig, alle Aufnahmen auf eine einheitliche Sampling-Rate zu bringen, eine geeignete feste Dauer zu wählen, Vorverarbeitung und Augmentation durchzuführen, um die Modellqualität zu verbessern.