Программа для преобразования набора файлов аудиозаписей в набор файлов с батчами для машинного обучения
аудиоданные Machine learning ML batch набор данных батч дата-сет машинное обучение
РЕФЕРАТ
Программа для ЭВМ «Программа для преобразования набора файлов аудиозаписей в набор файлов с батчами для машинного обучения»
Правообладатель: ООО “НейроКот”
Авторы:
• Арутинов Александр Юрьевич
• Истратов Виктор Алексеевиx
• Леднов Дмитрий Анатольевич
Языки программирования:
• C++
• Python
Объём исходного кода программы – 243 кбайта, включая:
• код на C++ – 213 кбайта
• код на Python – 30 кбайта

Введение
В настоящее время огромные вычислительные ресурсы затрачиваются на обучение моделей нейронных сетей. При проведении исследований поведения модели в зависимости от различных параметров приходится многократно повторять циклы обучения. Скорость обучения ограничена техническими характеристиками и количеством используемых плат графических ускорителей (GPU).
Разработанная программа позволяет сократить время на обучение моделей программным способом, за счёт предварительной подготовки данных для машинного обучения. Программа формирует файлы, содержащие батчи для подачи на вход нейросетей семейства ResNet.

Предназначение программы
Программа предназначена для преобразования набора (датасета) файлов аудиозаписей в набор файлов с батчами, готовыми для использования в обучении моделей на базе сетей семейства ResNet или аналогичных.
Обычно для решения задач классификации аудизаписей получают картинки со спектрограммами (мел-спектрограммами) и уже их подают на вход обучаемой модели. Размер этих картинок около 100 кбайт. При большом количестве файлов с картинками спектрограмм время открытия и закрытия файлов сказываются на времени обучения, замедляя его.
Разработанная программа формирует файлы с батчами заданного размера, содержащие не одну, а несколько картинок. В результате время дисковых операций снижается.
В батч помещается смесь мел-спектра и спектр мощности. Для отсчёта такой смеси вычисляется первая и вторая производная. Создание такой смеси специфично, например, для решения задачи идентификации состояния утомления. Это улучшает скорость обучения модели и повышает конечную точность классификации аудизаписей.
Практический опыт показал сокращение времени машинного обучения в среднем в 2,1 раза. Этот показатель может отличаться в зависимости от исходных данных. Точность классификации (accuracy) с исходных 76% повысилась до 94%.

Функциональные характеристики программы
Функциональные возможности программы:
1 Входными данными для программы являются:
   1.1 набор файлов аудиозаписей формата wav, pcm, 16 bit, 8000 Hz, mono
   1.2 дата-фрейм, содержащий информацию с разметкой записей по классам в формате pickle. Вместо датафрейма формата pickle может использоваться таблица в формате Excel.
2 Преобразование аудиозаписей в файлы с батчами производится в два этапа:
   2.1 Этап 1 — создание для каждой аудиозаписи бинарного файла с данными спектрального анализа. Результатом работы программы на этом этапе является набор бинарных файлов.
   2.2 Этап 2 — создание файлов с батчами (батч-файл). Батч-файл содержит в себе данные спектрального анализа аудиозаписи и класс, к которому относится аудиозапись. Результатом работы программы на этом этапе является набор батч-файлов, готовых для подачи на вход нейросети для машинного обучения.

Область применения
Программа может использоваться исследователями и разработчиками программных решений классификации аудиоданных на базе нейросетевых технологий.

Операционная система
Операционная система, под которой работает программа - Linux Ubuntu версии 20.0 и выше.
Языки программирования
• C++
• Python

Объём исходного кода программы
Суммарный размер исходного кода программы – 243 кбайта, включая:
◦ код на C++ – 213 кбайта
◦ код на Python – 30 кбайта
Программа может использоваться исследователями и разработчиками программных решений классификации аудиоданных на базе нейросетевых технологий.
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
Александр
Арутинов
Юрьевич
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Виктор
Истратов
Алексеевич
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Дмитрий
Леднов
Анатолиевич
"Кандидат технических наук"
"Отсутствует"
РОССИЯ
ООО "НЕЙРОКОТ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НЕЙРОКОТ"
1197746711271
ЕКАТЕРИНА
ИСТРАТОВА
МИХАЙЛОВНА
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью
ООО "НЕЙРОКОТ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НЕЙРОКОТ"
1197746711271
ЕКАТЕРИНА
ИСТРАТОВА
МИХАЙЛОВНА
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью