CC BY
0
УДК 004.8
Железняков А.В., Воробьев А.А., Стасенко Д. Т. ОБРАБОТКА АУДИОИНФОРМАЦИИ С ИЗВЛЕЧЕНИЕМ МЕТАДАННЫХ Zheleznyakov A.V., Vorobyov A.A., Stasenko D.T. AUDIO DATA PROCESSING WITH METADATA EXTRACTION
Введение
В последние годы наблюдается значительный рост объемов
аудиоконтента, что делает актуальным вопрос обработки и кодирования аудиоинформации. Извлечение
метаданных из аудиофайлов
представляет собой важный этап в организации и управлении аудиотекой, а также в разработке приложений для поиска и рекомендаций. Метаданные, такие как название трека, исполнители, альбом и жанр, позволяют эффективно классифицировать и находить аудиофайлы. В данной статье рассматриваются современные методы кодирования информации, извлечения метаданных, а также их применение на практике.
Анализ последних исследований и публикаций
Совсем недавно в исследованиях стало наблюдаться активное
использование методов машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для извлечения и анализа метаданных [2]. Эти подходы позволяют улучшить точность распознавания и классификации аудиофайлов. Например, исследования показывают, что модели, обученные на больших наборах данных, могут эффективно извлекать
информацию о жанре, исполнителе и
даже эмоциональной окраске музыки.
В статье [5] автор описывает методы, использованные для анализа аудиопотоков, включая:
- Метод предобработки данных. Удаление шумов, нормализация громкости и преобразование аудиосигналов в спектрограммы.
- Модели машинного обучения: сверточные нейронные сети (CNN) для классификации аудио по жанрам и настроению, рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательностей звуковых сигналов, алгоритмы поддержки векторных машин (SVM) для классификации.
Автор приводит результаты экспериментов, показывая, как различные методы машинного обучения справляются с задачами классификации и извлечения характеристик из аудиопотоков.
В статье [4] обсуждаются основные проблемы, возникающие при обработке аудиоданных, такие как качество сигналов, многоязычность и этические вопросы. Автор выделяет несколько ключевых проблем, с которыми сталкиваются исследователи и практики в области обработки аудиоданных:
- Шумы и искажения: аудиоданные часто содержат фоновый шум, что затрудняет их анализ. Автор обсуждает методы шумоподавления и фильтрации, которые могут помочь улучшить качество сигналов.
- Многоязычность: обработка аудиоданных на разных языках представляет собой серьезную проблему, особенно в задачах распознавания речи. Автор рассматривает подходы к обучению моделей на многоязычных данных.
- Разнообразие форматов: существуют различные форматы аудиофайлов, что может создавать сложности при их обработке и анализе. Обсуждаются методы конвертации и стандартизации данных.
- Нехватка размеченных данных: для обучения моделей машинного обучения часто требуются размеченные данные, и их нехватка может ограничивать эффективность алгоритмов. Автор предлагает решения, такие как использование методов активного обучения.
Автор предлагает ряд решений и подходов, которые могут помочь преодолеть перечисленные проблемы:
- Алгоритмы машинного обучения: Использование современных алгоритмов, таких как сверточные и рекуррентные нейронные сети, для повышения точности распознавания и классификации аудиосигналов.
- Методы предобработки: Применение различных техник предобработки, включая нормализацию, фильтрацию и преобразование сигналов в спектрограммы.
- Интеграция технологий: Комбинирование различных технологий, таких как обработка естественного языка и машинное обучение, для улучшения качества анализа аудиоданных.
Создание открытых датасетов: Стимулирование создания и
распространения открытых датасетов для обучения и тестирования моделей.
Цель работы
Основная цель статьи заключается в исследовании методов и технологий, позволяющих эффективно
анализировать аудиофайлы для извлечения полезной информации, такой как название трека, исполнитель, жанр, длительность, а также другие характеристики, которые могут быть полезны для организации, поиска и управления аудиоколлекциями.
Основная часть
Интеграция с потоковыми сервисами - это важный аспект современных приложений и платформ, позволяющий пользователям получать доступ к аудио- и видеоконтенту в режиме реального времени [3]. Эта интеграция может включать в себя различные функции, такие как извлечение метаданных, управление плейлистами, рекомендации и многое другое.
Задача генерации текста в аудио включает в себя несколько сложностей:
- распознавание «объектов» (может быть сложной задачей из-за разделения нескольких одновременно говорящих людей);
- усложненные реальные условия записи (например, наличие фонового шума, эхо и прочее);
- недостаток текстовых аннотаций, который ограничивает возможность масштабирования моделей;
- моделирование аудио высокой точности, что требует кодирования аудио с высокой частотой дискретизации. Это приводит к крайне длинным последовательностям.
Анализ аудиофайлов для
извлечения полезной информации, такой как название трека, исполнитель, жанр и другие характеристики, представляет собой важную задачу в области обработки аудиоданных. Существует множество методов и технологий, которые позволяют эффективно решать эту задачу. Рассмотрим их подробнее.
Метаданные - это информация о данных, которая описывает содержимое аудиофайлов[2].
Основные методы извлечения метаданных включают:
- ID3 теги: это стандарт для хранения метаданных в MP3-файлах. ID3 теги могут содержать информацию о названии трека, исполнителе, альбоме, жанре и других характеристиках. Существуют библиотеки (например, mutagen для Python), которые позволяют легко извлекать эту информацию. ID3 теги представляют собой бинарные данные, которые могут быть извлечены с помощью библиотек. Например, с использованием Python и библиотеки mutagen (рис. 1, 2).
from mutagen, mpj import МРЗ эд^ю = МРЗ(exampleлц>3 ) ynr-t^audiataFä)_
Рис. 2. Перекрытие существенной области распространения радиоволн
Форматы файлов: разные форматы аудиофайлов могут содержать разные типы метаданных. Например, WAV-файлы могут использовать формат RIFF для хранения метаданных, тогда как FLAC использует Vorbis комментарии. Знание об этих форматах позволяет лучше извлекать информацию.
Для извлечения информации, которая не хранится в метаданных, используются методы анализа аудиосигналов [1]:
- Спектральный анализ: с помощью преобразования Фурье (FFT)
можно анализировать частотный спектр аудиофайла (рис. 3).
Формула для дискретного преобразования Фурье выглядит следующим образом (1):
— £п=о хп * е
-i2n(-)n
(1)
где Xк — спектр;
Хп — временный сигнал; N — число отсчетов. Это помогает в идентификации жанра музыки или в распознавании инструментов.
Временной
Преобразование Фурье
Частотный спектр
Рис. 3. Алгоритм преобразования Фурье
- Мелодические и ритмические характеристики: Методы извлечения характеристик, такие как извлечение мелодий и ритмов, могут быть полезны для классификации треков. Например, использование алгоритмов, таких как MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients), позволяет извлекать важные характеристики звука.
Современные подходы к анализу аудиофайлов все чаще используют методы машинного обучения[2]:
- Классификация
и
распознавание: Модели, такие как сверточные нейронные сети (Support Vector Machine, SVM), могут быть обучены для классификации
аудиофайлов по жанрам или для распознавания исполнителей. Для этого используются обучающие наборы данных с размеченными аудиофайлами.
Формула для классификации с использованием SVM (2):
/(х) = )мТф(х) + Ъ = 0 (2)
где: н - вектор весов;
Ь - смещение;
ф(х) - функция преобразования.
Для классификации аудиофайлов можно использовать SVM (рис. 4), где задача заключается в нахождении гиперплоскости, которая разделяет классы.
Рис. 4. Алгоритм использования модели SVM
- Обработка естественного языка (NLP): если информация о треках доступна в текстовом формате (например, описания или рецензии), методы NLP могут помочь в анализе и извлечении ключевых слов и характеристик.
Для организации и управления аудиоколлекциями также важны эффективные алгоритмы поиска и сортировки [3]:
- Поиск по метаданным: разработка баз данных, которые позволяют осуществлять поиск по метаданным (например, по исполнителю или жанру) с использованием SQL-запросов;
- Поиск по содержимому: алгоритмы, такие как Content-Based Audio Retrieval (CBR), позволяют искать аудиофайлы по их содержимому, а не только по метаданным. Это может включать использование хэширования для быстрого поиска схожих треков.
Интеграция с потоковыми сервисами обычно включает
использование API (интерфейсов программирования приложений),
которые предоставляют доступ к функционалу платформы [5].
- Извлечение метаданных: получение информации о треках, альбомах, исполнителях и т. д.
- Управление плейлистами: создание, изменение и удаление плейлистов пользователей.
- Рекомендации: использование алгоритмов для предоставления персонализированных рекомендаций на основе предпочтений пользователя.
- Аутентификация: позволяет пользователям входить в приложение с использованием учетных записей потоковых сервисов.
Обработка аудиоинформации включает следующие процессы:
1. Преобразование сигнала. Формула описывает синусоидальный сигнал, который является основой большинства звуковых волн.
X(t) = А ■ sin(2nft + ф) (3)
где X(t) - амплитуда звукового сигнала в момент времени t;
A - максимальная амплитуда звука (например, 1.0 для нормализованного звука);
F - частота звука (например, 440 Гц для ноты Ля);
Ф - фаза, определяющая, в какой точке цикла начинается сигнал.
2. Преобразование аудиосигнала в токены. Формула показывает, как аудиофайл (например, в формате WAV) преобразуется в токены, которые могут быть использованы для дальнейшей обработки. Функция Ewav выполняет кодирование. Например, из файла "song.wav", функция Ewav может извлечь определенные параметры и преобразовать их в токены, которые затем можно анализировать (4).
Tokens = f (Ewav (audio)) (4)
где Ewav - функция Wave Encoder.
3. Извлечение спектральных признаков. Формула для преобразования Фурье, которая позволяет анализировать частотный спектр временного сигнала x(t). Она используется для извлечения характеристик звука. Применив преобразование Фурье к звуковому сигналу, вы сможете увидеть, какие частоты присутствуют в звуке и с какой амплитудой (5).
S(f) = f -nnx(t) *е- j2nftdt (5)
где S(f) - спектр сигнала;
x(t) - временной сигнал.
4. Векторизация текста. Формула описывает процесс преобразования текстовой информации (например, названия песни или имени исполнителя) в векторное представление, которое может быть использовано для машинного обучения. Например, текст "Artist: Coldplay", функция Etext преобразует в вектор, который затем умножается на матрицу весов W для получения финального вектора V (6).
V = W ■ Etext(text)
(6)
векторное представление
где V -текста,
W - матрица весов.
5. Генерация выходных данных. Формула показывает, как декодер использует языковую модель и векторное представление текста для генерации выходных данных, таких как аудиофайл или метаданные. Например, токены, представляющие аудиосигнал, и вектор, представляющий текст, декодер может сгенерировать новый аудиофайл, который включает как звуковые данные, так и текстовые метаданные (7).
Output = D (LM (Token), V) (7)
где D - декодер,
LM - языковая модель.
6. Итоговое представление метаданных. Эта формула описывает структуру метаданных, которые
извлекаются из аудиофайла. Метаданные могут включать название трека, исполнителя, жанр и
продолжительность.
Например, для аудиофайла "song.mp3" метаданные могут выглядеть так:
MetaData={Title:"FixYou",Artist:"C oldplay",Genre:"Rock",Duration:"4:55" }M etaData={Title:"FixYou",Artist:"Coldplay", Genre:"Rock",Duration:"4.
В общем случае метаданные имеют вид (8):
MetaData = [Title, Artist, Genre, Duration}(8)
Например, интеграция с Spotify [6] :
1. Регистрация приложения: Разработчик регистрирует свое приложение на Spotify Developer Dashboard, получая клиентский ID и секрет.
2. Аутентификация: используется OAuth 2.0 для аутентификации пользователей. Пользователь должен предоставить разрешение на доступ к его данным.
3. Извлечение данных: после успешной аутентификации приложение может использовать APISpotify для извлечения метаданных. Например, чтобы получить информацию о текущем треке (рис. 5).
1 /me/player/currently-
Рис. 5. Извлечение информации о текущем треке
Управление плейлистами:
Приложение может создавать плейлисты
)laylist data = { 'name': 'My New Playlist', 'description': 'My favorite tracks', 'public': False
(рис. 6).
response
requests.post('https://api.spotify.com/vl/users/ {user_id}/playlists', headers=headers, ison=playlist data
Рис. 6. Создание плейлиста
Эффективный анализ аудиофайлов для извлечения полезной информации требует комплексного подхода, который включает извлечение метаданных, анализ аудиосигналов, применение методов машинного обучения и использование специализированных инструментов.
Эти методы позволяют не только организовать и управлять
аудиоколлекциями, но и улучшить пользовательский опыт, обеспечивая более точный поиск и классификацию музыкального контента.
Выводы
Обработка аудиоинформации с извлечением метаданных является
Список литературы
и
1. Абдуллаев У.М. Методы алгоритмы обработки звуковых сигналов / У.М. Абдуллаев // Бюллетень науки и практики. - 2020. - № 6. - С. 25-30. -URL:https://cyberleninka.ru/article/n/metod y-i-algoritmy-obrabotki-zvukovyh-signalov (дата обращения: 21.02.2025). -http://doi.org/10.33619/2414-2948/55.
2. Дементьева К.И. Метод для
неотъемлемой частью современного управления аудиоконтентом. Она не только улучшает поиск и навигацию, но и способствует персонализации, аналитике, управлению правами и интеграции с другими сервисами. В условиях стремительного роста объемов цифрового контента и увеличения требований пользователей к качеству сервиса, эффективное использование метаданных становится ключевым фактором успеха для разработчиков и компаний, работающих в сфере аудиоразвлечений. Эта технология открывает новые горизонты для создания инновационных решений и улучшения пользовательского опыта в цифровом мире.
References
1. Abdullaev U.M. Methods and algorithms for processing audio signals / U.M. Abdullaev // Bulletin of Science and Practice. - 2020. - No. 6. - Pp. 25-30. -URL:https://cyberleninka.ru/article/n/metod y-i-algoritmy-obrabotki-zvukovyh-signalov (date of access: 21.02.2025). -http ://doi .org/10.33619/2414-2948/55.
2. Dementeva K.I. Method for
восстановления аудиосигнала с помощью свёрточных нейронных сетей / К.И. Дементьева, А.А. Ракитский // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2022. - № 3. - С. 38-50 URL:https://cyberleninka.ru/article/n/metod -dlya-vosstanovleniya-audiosignala-s-pomoschyu-svyortochnyh-neyronnyh-setey (дата обращения: 21.02.2025). -DOI 10.25205/1818-7900-2022-20-3-38-50.
3. Столбов М.Б. Основы анализа и обработки речевых сигналов / МБ. Столбов // СПб.: НИУ ИТМО, 2021. - 101 с. -URL:https://books.ifmo.ru/file/pdf/2687.pdf (дата обращения 22.02.2025)
4. Ахметшин А.Ф. Применение нейросетевых технологий для анализа речевой информации / А.Ф. Ахметшин, И.К. Насыров // Теория и практика современной науки. - 2020. - № 6(60). -С. 601 - 611 URL: https://cyberleninka.ru/article/n7prime nenie-neyrosetevyh-tehnologiy-dlya-analiza-rechevoy-informatsii (дата обращения: 27.02.2025). - ISSN 24129682.
5. Аннагурбанов Э. Анализ аудиоданных: методы и инструменты / Э. Аннагурбанов, Б. Аннамухаммедов, Я. Аширов // Вестник науки. - 2024. -№ 10(79). - С. 869-872. -URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-audiodannyh-metody-i-instrumenty (дата обращения: 27.02.2025). - ISSN 27128849.
6. Игнатенко Г.С. Классификация аудиосигналов с помощью нейронных сетей / Г.С. Игнатенко, А.Г. Ламчановский. - Текст: непосредственный // Молодой ученый. -2019. - № 48(286). - С. 23-25. -URL: https ://moluch.ru/archive/286/64455/ (дата обращения: 25.02.2025). -ISSN 2077-8295.
7. Бондаренко Е.В. Распознавание и синтез речи / Е.В. Бондаренко,
restoring an audio signal using convolutional neural networks / K.I. Dementeva, A.A. Rakitsky // Bulletin of NSU. Series: Information Technologies. - 2022. - No. 3. - Pp. 38-50 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ metod -dlya-vosstanovleniya-audiosignala-s-pomoschyu-svyortochnyh-neyronnyh-setey (date of access: 21.02.2025). -DOI 10.25205/1818-7900-2022-20-3-38-50.
3. Stolbov M.B. Fundamentals of analysis and processing of speech signals / M.B. Stolbov // St. Petersburg: NRU ITMO, 2021. - 101 p. -URL:https://books.ifmo.ru/file/pdf/2687.pdf (date of access 22.02.2025)
4. Akhmetshin A.F. Application of neural network technologies for speech information analysis / A.F. Akhmetshin, I.K. Nasyrov // Theory and practice of modern science. - 2020. - No. 6(60). -Pp.601 - 611 URL: https://cyberleninka.ru/article/n7prime nenie-neyrosetevyh-tehnologiy-dlya-analiza-rechevoy-informatsii (date of access: 27.02.2025). - ISSN 2412-9682.
5. Annagurbanov E. Audio data analysis: methods and tools / E. Annagurbanov, B. Annamukhammedov, Ya. Ashirov // Science Bulletin. - 2024. -No. 10(79). - Pp. 869-872. -URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz -audiodannyh-metody-i-instrumenty (date of access: 27.02.2025). - ISSN 2712-8849.
6. Ignatenko G.S. Classification of audio signals using neural networks / G.S. Ignatenko, A.G. Lamchanovsky. -Text: direct // Young scientist. - 2019. -No. 48(286). - Pp. 23-25. -URL:https://moluch.ru/archive/286/64455/ (date of access: 25.02.2025). - ISSN 20778295.
7. Bondarenko E.V. Speech recognition and synthesis /
С.А. Клементьев // Теория и практика современной науки. - 2017. - № 10(28). -С. 321-326. -
URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoz navanie-i-sintez-rechi-1 (дата обращения: 16.03.2025). - ISSN 2412-9682.
Аннотации:
В статье рассматриваются современные методы обработки аудиосигналов, включая машинное обучение и алгоритмы обработки сигналов, а также их применение в реальных системах, таких как стриминговые сервисы и музыкальные библиотеки.
Ключевые слова: обработка
аудиосигналов, извлечение метаданных, цифровой аудиоконтент, алгоритмы анализа, машинное обучение, стриминговые сервисы,
Сведения об авторах
Железняков Андрей Владимирович
Федеральное государственное
бюджетное образовательное
учреждение высшего образования «Донецкий институт железнодорожного транспорта» (ДОНИЖТ), кафедра «Автоматика, телемеханика, связь и вычислительная техника», кандидат технических наук, доцент, e-mail: zheleznyakov-64@mail. ru
Воробьев Александр Александрович
Федеральное государственное
бюджетное образовательное
учреждение высшего образования «Донецкий институт железнодорожного транспорта» (ДОНИЖТ), кафедра «Автоматика, телемеханика, связь и вычислительная техника», старший преподаватель e-mail: [email protected]
Стасенко Даниил Тарасович
Федеральное государственное
бюджетное образовательное
учреждение высшего образования
E.V. Bondarenko, S.A. Klementyev // Theory and practice of modern science. -2017. - No. 10(28). - Pp. 321-326. -URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoz navanie-i-sintez-rechi-1 (date of access: 16.03.2025). - ISSN 2412-9682.
aygnoaHa^HTHKa.
The article discusses modern audio signal processing methods, including machine learning and signal processing algorithms, as well as their application in real systems such as streaming services and music libraries.
Keywords: audio signal processing, metadata extraction, digital audio content, analysis algorithms, machine learning, streaming services, audio analytics.
Information about the authors
Zheleznyakov Andrey Vladimirovich
Federal State-Funded Educational Institution of Higher Education "Donetsk Railway Transport Institute" (DRTI), Department 'Automation, Telemechanics, Communications and Computer Engineering',
Candidate of Technical Science, Associate Professor,
e-mail: zheleznyakov-64@mail. ru
Vorobyov Alexander Aleksandrovich
Federal State-Funded Educational Institution of Higher Education "Donetsk Railway Transport Institute" (DRTI), Department 'Automation, Telemechanics, Communications and Computer Engineering', Senior lecturer,
e-mail: [email protected]
Stasenko Daniil Tarasovich
Federal State-Funded Educational Institution of Higher Education "Donetsk Railway Transport Institute" (DRTI),
«Донецкий институт железнодорожного транспорта» (ДОНИЖТ), магистр по направлению «Информатика и вычислительная техника»
Master's student in area of studies «Computer Science and Computer Engineering»
