การจำแนกเสียงหรือ Audio Classification เป็นหนึ่งในงาน machine learning ที่มีความต้องการสูงในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการจำแนกเพลง, การระบุเสียงของต่างๆ, หรือการตรวจจับคำพูด การใช้งาน Google MediaPipe ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์คที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างการทำ machine learning ได้ง่ายขึ้น เป็นตัวช่วยให้การพัฒนาระบบงาน Audio Classification เป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
Google MediaPipe คือแพลตฟอร์มที่เปิดให้บริการสำหรับการพัฒนาโมเดล machine learning แบบ end-to-end โดยเฉพาะในส่วนของการประมวลผลภาพและวิดีโอด้วยกล้อง นอกจากนี้ยังสนับสนุนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับเสียงและข้อความด้วย
การจำแนกเสียงด้วยการใช้ MediaPipe และ Python สามารถทำได้โดยการวิเคราะห์ลักษณะเสียงที่เก็บจากไฟล์เสียงหรือสตรีมนิ่งเสียงแบบเรียลไทม์ ด้วยการใช้ deep learning และ neural network เพื่อจำแนกประเภทของเสียงนั้นๆ
ต่อไปนี้เป็นการนำเสนอตัวอย่างงานจำแนกเสียงโดยใช้ MediaPipe และภาษา Python:
1. ติดตั้งและตั้งค่า MediaPipe
ก่อนอื่นคุณจะต้องติดตั้งบรรจุภัณฑ์ MediaPipe โดยใช้ pip:
pip install mediapipe
2. จัดเตรียมข้อมูลเสียง
คุณต้องมีไฟล์เสียงที่จะนำมาเป็น dataset ในการฝึกโมเดล สามารถใช้ไฟล์ mp3, wav หรืออื่นๆ จากนั้นแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับการประมวลผลใน MediaPipe
3. สร้างไปป์ไลน์การประมวลผลเสียง
ใน Python, คุณสามารถสร้างไปป์ไลน์ในการจัดการกับการประมวลผลเสียงได้โดยใช้ MediaPipe ดังนี้:
import mediapipe as mp
# ตั้งค่าทางเทคนิคสำหรับการประมวลผล audio
mp_audio = mp.solutions.audio
# สร้างไปป์ไลน์
with mp_audio.AudioClassification(model_path='<>') as audio_classifier:
# ประมวลผลเสียงไฟล์หรือสตรีม
แทนที่ `<
4. ประมวลผลและจำแนกเสียง
จากนั้นใช้ไปป์ไลน์ในการประมวลผลเสียงและจำแนกเสียงโดยใช้โมเดลที่ได้ฝึกไว้
# โค้ดสำหรับการอ่านไฟล์และประมวลผล
audio_data = ... # ใส่ข้อมูลเสียงที่จะประมวลผล
# การประมวลผล
classification_result = audio_classifier.process(audio_data)
# แสดงผลการจำแนก
print(classification_result)
การแสดงผลสามารถนำเสนอในรูปแบบที่แสดงถึงประเภทของเสียงที่จำแนกได้, ความน่าจะเป็น, หรือแม้กระทั่งการให้คำสั่งเฉพาะตามผลการจำแนกนั้นๆ
การใช้งาน Google MediaPipe ในงาน machine learning มีข้อดีหลายประการ เช่น ความสะดวกในการสร้างไปป์ไลน์การประมวลผล, การใช้โมเดลที่ฝึกไว้ได้ง่าย, และการสนับสนุนหลายภาษา โดยเฉพาะภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่พัฒนาแอพพลิเคชั่นทางวิทยาการคอมพิวเตอร์และ machine learning อย่างแพร่หลาย
การทำงาน Audio Classification ด้วย MediaPipe และ Python เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า machine learning นั้นไม่ได้ซับซ้อนอย่างที่หลายคนคิด และด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้ ไม่ว่าคุณจะมีความสนใจในการศึกษาเพื่อเป้าหมายอาชีพหรือเพียงแค่ความสนใจส่วนตัว เรียนรู้การพัฒนาโค้ดและการใช้เครื่องมืออย่าง MediaPipe สามารถเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ๆ ในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างแน่นอน.
บางทีคุณอาจพบว่าความรู้พื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้านนี้ หากเช่นนั้น การเรียนรู้ที่สถาบันที่มีชื่อเสียงอย่าง EPT ที่เป็นผู้ผลิตนักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพ จะช่วยให้คุณยังอยู่ในเส้นทางที่ถูกต้องและได้เรียนรู้จากมืออาชีพที่ดีที่สุด.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM