使用Label Studio为机器学习项目实现音频分类

说一句“嘿 Alexa，播放我最喜欢的圣诞歌曲”很容易。但这位虚拟助手是如何找到你想听的歌曲的呢？

答案是音频分类——这是分析和识别音频数据以便对数据进行相应分类和解释的过程。除了基于语音的智能助手外，音频分类还可应用于音乐推荐引擎、聊天机器人、语音识别软件，甚至语音支付等领域。

通过本指南，您将了解音频分类的工作原理，以及在构建音频机器学习项目时如何实现它，从而优化您的机器学习模型并打造更出色的整体产品。

机器学习音频分类的工作原理

要理解音频分类的工作原理，让我们通过一个基于语音的虚拟助手示例来逐步了解音频分类。目标是让虚拟助手识别用户的声音并响应命令。

所有数字虚拟助手都包含两个主要组成部分：

1. 语音转文本(STT) - 一种语音处理组件，可将用户输入(即语音)以音频格式接收，并将话语转录为文本。
2. 自然语言理解(NLU) - 该组件接收用户输入的文本转录，并提取结构化数据，使系统能够理解人类语言。

语音驱动技术依赖于深度学习——一种特定的机器学习(ML)方式——来训练语音转文本(STT)和自然语言理解(NLU)组件。在此过程中，我们需要标注大量多样化的语音样本（包括来自不同国家、种族、具有多种语调的儿童、女性和男性的音频样本）。

然后，我们用文本中对应的音频为音频样本中的每个单词打上文本标签。这种标注的目的是帮助机器学习算法在数据（称为训练数据）中发现模式，然后算法可以利用这些模式来识别新的音频样本（测试数据）。这个过程会重复多次，直到机器学习模型学会以高准确率执行语音转文本(STT)和自然语言理解(NLU)。

测试完模型后，我们可以将它们部署到虚拟助手中，用于识别用户的语音、意图以及命令中需要处理的关键信息。

机器学习训练方法

训练机器学习模型的学习过程通常涉及监督学习、无监督学习和半监督学习。

监督学习是一种机器学习类型，它在已知的输入和输出数据（即已标记的数据样本）上训练算法模型。监督学习根据提供给学习模型的基本事实对项目进行分类。这种方法在分类问题中非常有用，例如识别对话中的说话者。

在我们之前的示例中，STT的训练集由音频文件组成，对应的单词级转录文本就是标签。相比之下，NLU的训练集由文本文件组成，而我们提取的相关意图和关键信息就是标签。STT和NLU需要大量带标签的训练数据才能实现出色的性能。

无监督学习是指教导机器学习模型使用未经分类或标记的数据，然后让程序在无监督的情况下使用这些数据的过程。在此过程中，机器的目标是根据相似性、模式和差异对未排序的信息进行分组，而无需事先对数据进行训练。

无监督学习有助于解决聚类和关联问题，特别是在音乐推荐引擎中，可以根据节奏、节拍、音高和乐器将相似歌曲分组。在语音辅助技术设备中，无监督学习有助于发现音素和音节等子词单元，并为资源匮乏的语言（即仅有几小时可用数据的语言）构建模型。

半监督学习是监督学习与无监督学习的结合。半监督模型通过使用少量标注训练数据与大量未标注训练数据，克服了监督式机器学习和无监督式机器学习的缺点。

这种学习方式通过对一小部分数据进行高质量的转录和标注，为剩余数据提供一个强有力的参考模型。然而，该方法的效果取决于基于已标注数据所创建模型的质量。

音频分类的音频标注类型

如前所述，要让机器学习模型准确响应音频，必须训练它们区分音频和语音模式。与其他所有标注类型一样，音频标注需要人工判断来准确标记和标注音频数据。有几种方法可以为分类任务标注音频数据。

音频转录

在音频转录中，我们将音频/语音录音转换为书面文本，同时正确地为单词和短语分配标签。然后我们将其作为自然语言处理(NLP)模型的输入。此外，对音频转录的音频进行分类有助于创建录音或其他音频内容的文字记录和字幕。

音频转录标注

声音事件检测

为声音事件检测(SED)标注数据是通过标注声音事件及其时间起止点来完成的。声音事件检测的应用场景包括快速检索录音中的音频片段，以及在医疗设备中无干扰地监测心跳。

声音事件检测标注

说话人分离

Speaker diarization标注涉及将输入音频流根据说话人身份划分为同质片段。说话人分割能提升音频转录的可读性，并帮助识别录音中的不同说话者。

说话人分离标注

情感/意图分类

为意图或情感分类标注音频数据需要听取音频文件，并根据特定意图对文件主题进行分类。情感分析可帮助企业分析客户情绪及对其产品的总体态度。

情感分类标注

开源版 vs 企业版：为您的音频分类项目选择合适的音频标注工具

在为一个音频分类项目寻找音频标注工具时，需要考虑多个因素——首要因素是选择哪个工具。目前有多种开源和企业工具可以解决这个问题，但做出选择需要综合考虑多个方面。

音频分类开源工具：优缺点分析

开源工具提供多项优势，例如：

• 灵活性：开源工具灵活多变，可以轻松定制以满足特定需求。
• 成本效益：与企业级解决方案相比，开源音频标注工具通常具有更低的许可费用，有时甚至完全免费。
• 高质量软件： 开源工具基于开放标准，能提供高性能并与其他软件解决方案和IT系统兼容。

Despite the advantages, going the open-source route for audio labeling requires thoughtful discussions about features and priorities. With a great level of flexibility comes an increased responsibility for managing the systems and pipelines of the open-source tool. Some open-source tools also have inadequate documentation and low community support, which might hurt your product.

音频分类企业工具：优缺点

另一方面，企业系统提供以下优势：

• 全面的客户支持：企业软件除了提供具有约束力的服务级别协议外，还由开发公司提供全面的支持。因此，如果您遇到任何问题，可以联系服务提供商。
• 高质量软件：大多数企业级软件都具备高质量和稳健的功能。同时注重用户体验和易用性。
• 可靠性： 在企业软件中，管理软件、推送更新和提供安全补丁的责任由创建该软件的公司承担。因此您可以消除大量潜在问题。

选择企业开源工具也存在一些缺点。对于大多数企业音频分类软件，您需要购买使用许可证才能使用该软件。您还需要考虑持续的维护费用以及扩展和升级的成本。此外，企业软件无法轻易定制以满足您的业务需求。

开源和闭源各有优缺点。一个好的选择是开源与企业版的结合，组织可以先测试开源版本作为一种"概念验证"，然后再投资企业版。这种选择让您能够以相对较低的风险利用开源的优势。

如何使用Label Studio的开源音频分类工具

Label Studio 是一款开源的音频、文本、图像、视频和时间序列数据标注工具。它具有以下特点：

• 音频/语音标注任务的预置模板——包括音频转录、自动语音识别、意图分类、信号质量检测和说话人分割
• 对话式AI项目的标注设置，如共指消解、回复生成和选择
• 支持所有主流音频格式 (wav, aiff, mp3, au, flac, m4a, ogg) 及云端数据源
• 轻松与机器学习/人工智能流程集成，通过webhooks、Python SDK和API实现

以下是开始使用该平台的方法：

步骤1：安装Label Studio

Label Studio可以安装在运行Python 3.6或更高版本的任何Windows、MacOSX或Linux机器上。按照此处的说明了解安装Label Studio的不同方法。

我们建议使用虚拟环境(venv或conda)进行安装，以减少缺少依赖包或包冲突的可能性。本指南将使用conda来管理Label Studio的安装：

conda create --name label-studio

conda activate label-studio

pip install label-studio

步骤2：运行Label Studio

安装Label Studio后，通过以下命令启动服务器来运行它：

label-studio start

Label Studio 登录界面

步骤3：创建项目并填写描述

在Label Studio中创建项目

步骤4：选择标注模板

在多种标注模板之间进行选择（自动语音识别、意图分类、信号质量检测和说话人分割）。

Label Studio中的音频标注模板

步骤5：执行音频标注

在本指南中，我们正在为一个说话人分割项目执行音频标注，如下所示：

执行说话人分割音频标注

步骤6：将标注数据导出为所需格式

最后，我们将标注好的数据导出为JSON格式，作为机器学习模型的输入。

导出标注数据

使用Label Studio简化您的音频分类流程

音频分类项目的效果完全取决于其所使用的训练数据。音频分类项目依赖于高质量标注音频数据的基础，以准确解读人类语音、声音和情感的含义及上下文。

Label Studio 可以通过优化音频标注流程来简化您的音频分类工作。查阅官方文档，了解并试用Label Studio的开源版和企业版中的音频/数据标注功能。