תיוג אותות בצורה נוחה ומהירה לצרכי למידה עמוקה (Deep Learning)

אחד האתגרים העומדים בפנינו כאשר אנחנו מעוניינים לבצע למידה עמוקה של אותות הוא התאמת label לכל אות או לאזורי עניין בו.

בסביבת MATLAB קיימים שני יישומונים (Apps) שעוזרים לשייך label לכל אות שנרצה, והם ה-Signal Labeler שהוצג לראשונה בגרסה 2019a ונועד לצורך תיוג אותות חד מימדיים, וה-Audio Labeler שהוצג לראשונה בגרסה 2018b ונועד באופן ספציפי לאותות שמע.

 ה-Signal Labeler

אפליקציית ה-Signal Labeler היא כלי אינטראקטיבי שמאפשר ביצוע labeling לאותות חד-ממדיים לצרכי ניתוח האות או ליישומי למידת מכונה ולמידה עמוקה.

בעזרת ה-Signal Labeler ניתן:

• לסמן לייבלים לאותות שלמים, לאזורי עניין בתוך האות ולנקודות עניין בודדות בתוך האות
• לסמן לייבלים בעלי ערכים לוגיים, קטגוריאליים, נומריים או string
• לסמן לייבלים באופן אוטומטי באמצעות פונקציות מותאמות אישית
• להוסיף, לערוך ולמחוק לייבלים וסאבלייבלים
• להציג אותות ואת הלייבלים שלהם

ה-Signal Labeler שומר את המידע כאובייקט MATLAB שמאפשר לאמן רשת או לנתח את המידע ולקבל ממנו סטטיסטיקות.

על מנת להפעיל את האפליקציה, יש לבחור את האייקון המתאים מתוך ספריית Signal Processing and Communications ב-tab של האפליקציות, או לחלופין לכתוב signalLabeler בשורת הפקודות.

לאחר שהפעלנו את האפליקציה לרוב נפעל לפי סדר הפעולות הבא:

1. נייבא את האותות לתוך האפליקציה – על ידי בחירה של כל אות מה-WORKSPACE, מערכים מספריים, timetables או אובייקטי labeldSignalSet.
2. נייצר הגדרות labels – ניתן גם לייבא הגדרות קיימות.
3. נתייג את האותות, בצורה ידנית או אוטומטית.
4. נייצא האותות המתויגים ואם נרצה גם את ה-labels עצמם.

דוגמה מפורטת של אופן הפעולה עם האפליקציה נמצאת בסרטון הבא:

ה-Audio Labeler

אפליקציית ה-Audio Labeler פועלת באופן דומה, ובעזרתה ניתן לסמן labels עבור אותות קוליים, בשלמותם או לאזורים מתוכם.

האפליקציה מאפשרת בנוסף, באמצעות פעולת ה-Speech Detector, לבצע לייבלינג אוטומטי עבור אזורים שבהם זוהה דיבור בתוך האות ואף לבצע לייבלינג כ-string לכל מילה ומילה (באמצעות כלי Speech to Text חיצוני).

בסרטון הבא נוכל לראות דוגמה לשימוש באפליקציה על מספר אותות שמע:

תגיות: audio labeler | Deep Learning | MATLAB | signal labeler | SIMULINK