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23 de outubro de 2024 às 09:41 #46464
Olá Julio,
desculpe, mas não entendi completamente a sua dúvida. Você está perguntando como fazer a classificação quando os nomes das classes são diferentes (no caso de estar utilizando um dataset diferente da Urban8k)?
Se for isso, a resposta é sim! É necessário ajustar alguns pontos no script para adaptar o modelo a um novo dataset. Segue abaixo onde você pode fazer essas modificações:
Dicionário de Classes (sound_list ou equivalente):
- verifique onde o dicionário de classes está definido no notebook
- atualize os nomes das classes para refletir as categorias da nova base de dados
- verifique se esses nomes correspondem exatamente aos metadados ou labels presentes na base
Carregamento e organização dos Dados:
- a UrbanSound8K usa arquivos organizados em diretórios por classe. Se sua nova base tem uma estrutura diferente (arquivos soltos ou outro tipo de metadados), ajuste a função de leitura para corresponder ao novo formato
- modifique o caminho dos dados no script (se necessário) para apontar para a localização correta da nova base
Pré-processamento de Áudio:
- o script pode estar usando um formato específico (WAV). Confirme se a nova base utiliza o mesmo formato ou adapte o código para converter os arquivos de áudio (de MP3 para WAV).
- verifique se os parâmetros de amostragem (sample rate) e duração dos clipes são compatíveis com os da nova base
Extração de Features (MFCC ou outras):
- bases diferentes podem demandar features específicas. Se a nova base exigir outra abordagem, ajuste a função de extração de MFCC ou adicione novos tipos de features, como espectrogramas ou Chroma
Modelo e mapeamento das Classes:
- ajuste a camada final do modelo (output layer) para o número correto de classes da nova base
- se necessário, revise o label encoding para garantir que o mapeamento das classes esteja correto ao longo do pipeline
Avaliação e métricas:
- caso a nova base tenha desbalanceamento entre as classes, pode ser interessante incluir técnicas de balanceamento (class_weight ou oversampling)
- revise as métricas utilizadas (accuracy pode não ser suficiente em casos de desbalanceamento)