Quais são as características do treino de modelos de áudio (taxa de amostragem, duração)?

Ao treinar modelos de áudio, as seguintes características são importantes:

• Taxa de amostragem (frequência de amostragem):

  • Determina quantas amostras de áudio são captadas por segundo (por exemplo, 16 kHz, 44,1 kHz).
  • Influencia a qualidade e o nível de detalhe do som.
  • Para modelos de fala, costuma-se usar 16 kHz, para música — 44,1 kHz ou mais.
  • É necessário padronizar a taxa de amostragem de todos os áudios para uniformidade dos dados.

• Duração do áudio:

  • Os modelos geralmente requerem uma duração fixa de entrada.
  • Áudios curtos podem ser preenchidos com zeros (padding), longos podem ser cortados.
  • A duração afeta a carga computacional e a qualidade do treinamento.

• Pré-processamento:

  • Frequentemente, o áudio é convertido em espectrogramas, mel-espectrogramas ou MFCC para melhor representação.

• Aumentação:

  • Para aumentar a robustez do modelo, aplica-se ruído, mudanças na velocidade, deslocamentos no tempo.

• Equilíbrio de dados:

  • É importante ter classes balanceadas em duração e qualidade do áudio.

Assim, ao preparar o áudio para treinamento, deve-se padronizar todas as gravações para uma mesma taxa de amostragem, escolher uma duração fixa adequada, realizar pré-processamento e aumentação para melhorar a qualidade do modelo.