¿Cuáles son las características del entrenamiento de modelos en audio (tasa de muestreo, duración)?

Al entrenar modelos de audio, las siguientes características son importantes:

• Tasa de muestreo (frecuencia de muestreo):

  • Determina cuántas muestras de audio se toman por segundo (por ejemplo, 16 kHz, 44.1 kHz).
  • Afecta la calidad y el nivel de detalle del sonido.
  • Para modelos de voz, a menudo se usa 16 kHz, para música — 44.1 kHz o más.
  • Es necesario estandarizar la tasa de muestreo de todos los audios para uniformidad de datos.

• Duración del audio:

  • Los modelos generalmente requieren una longitud fija de entrada.
  • Los audios cortos se pueden rellenar con ceros (padding), los largos se pueden recortar.
  • La duración afecta la carga computacional y la calidad del entrenamiento.

• Preprocesamiento:

  • Frecuentemente, el audio se transforma en espectrogramas, mel-espectrogramas o MFCC para una mejor representación.

• Aumentación:

  • Para mejorar la robustez del modelo, se aplican ruido, cambios en la velocidad, desplazamientos en el tiempo.

• Balance de datos:

  • Es importante tener clases equilibradas en duración y calidad del audio.

Por lo tanto, al preparar el audio para entrenamiento, se debe estandarizar todas las grabaciones a una misma tasa de muestreo, seleccionar una duración fija adecuada, realizar preprocesamiento y aumentación para mejorar la calidad del modelo.