Dans le domaine de l'IA, lorsque nous parlons de Machine Learning ou de Deep Learning, nous faisons souvent référence à la vision par ordinateur ou au langage naturel. Mais avez-vous déjà pensé à ce que l'audio pourrait apporter ? Il existe de nombreux domaines d'application du son dans l'IA : chatbots, traducteurs automatiques de la parole, assistants virtuels, identification de genre musical, applications de synthèse vocale...
Dans cette présentation, nous nous intéressons à la classification des sons des mammifères marins en utilisant des outils d'intelligence artificielle. Une méthode sera utilisée pour traiter les données audio, puis construire et entraîner un modèle adapté à l'aide d'un notebook. Entraîner un modèle, c'est bien, l'utiliser, c'est mieux ! Nous apprendrons à enregistrer et à exporter un modèle TensorFlow pour une inférence future. Un exemple d'application Streamlit nous permettra de classer rapidement nos sons à l'aide de notre modèle entraîné.
Pour retrouver les codes dans leur intégralité, référez-vous aux liens suivants !
GitHub (notebook) : https://github.com/eleapttn/ai-training-examples/blob/main/notebooks/tensorflow/tuto/notebook-marine-sound-classification.ipynb
GitHub (Streamlit app) : https://github.com/eleapttn/ai-training-examples/tree/main/jobs/streamlit/marine_sounds_classification_app
Article de blog : https://blog.ovhcloud.com/ai-notebooks-analyze-and-classify-sounds-with-ai/
Vidéo YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=EN7XKmPpi78