Как будешь подготавливать аудиоданные для обучения модели

Для подготовки аудиоданных обычно выполняют следующие шаги:

1. Загрузка и предобработка:

import librosa

audio, sr = librosa.load('audio.wav', sr=16000)  # ресемплинг до 16кГц

2. Нормализация:

audio = librosa.util.normalize(audio)  # нормализация амплитуды

3. Шумоподавление (опционально):

from noisereduce import reduce_noise

audio_clean = reduce_noise(y=audio, sr=sr)

4. Извлечение признаков (например, MFCC):

mfcc = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=13)

5. Аугментация (для увеличения датасета):

• Добавление шума
• Изменение скорости/тона
• Time stretching

Для NLP задач дополнительно делают текстовую транскрипцию и выравнивание аудио с текстом. Важно сохранять одинаковую длину сегментов через padding/trimming.