Как мы обучаем модель классификации фонем? Что в таргете?

Для обучения модели классификации фонем обычно используется набор аудиозаписей с разметкой, где каждому фрагменту звука соответствует конкретная фонема. В качестве таргета выступают метки фонем, выровненные по времени с аудиосигналом — это могут быть индексы фонем или их one-hot представление.

Процесс обучения включает:

• Преобразование аудиосигнала в признаки (например, MFCC, спектрограммы).
• Использование последовательных моделей (RNN, LSTM, трансформеры) для обработки временных данных.
• Минимизацию функции потерь, например, кросс-энтропии между предсказанными вероятностями фонем и истинными метками.

Пример таргета для короткого аудиофрагмента:

Аудио: "cat"
Таргет: [k, æ, t]

Каждая фонема соответствует определённому временному отрезку аудио, и модель учится предсказывать правильную фонему для каждого такого отрезка.