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Clasificación de audio con una pipeline

La clasificación de audio consiste en asignar o más etiquetas a una grabación de audio basado en su contenido. Las etiquetas pueden corresponder a diferentes categorias del sonido, como música, voz o ruido, o etiquetas más especificas como canto de ave o sonido de motor de carro.

Antes de entrar en los detalles sobre el funcionamiento de los transformers más populares para audio, y antes de hacer fine-tunning de un modelo personalizado. Revisemos como se puede usar un modelo pre-entrenado para clasificación de audio con solo una lineas de código de 🤗 Transformers.

Usemos el mismo conjunto de MINDS-14 que hemos estado explorando en la unidad anterior. Como recordarás, MINDS-14 contiene grabaciones de personas haciendo preguntas a un sistema de banca electrónica en diferentes idiomas y dialectos, y tiene la etiqueta de `intent_class` para cada grabación. Podemos clasificar las grabaciones por la intención de la llamada.

Tal como hemos hecho antes, carguemos el subset de `en-AU` probar esta pipeline, y hagamos un upsampling a 16kHz que es la frecuencia de muestreo que el modelo espera.

    from datasets import load_dataset
    from datasets import Audio

    minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-AU", split="train")
    minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))

Para clasificar una grabación de audio en alguna de las clases, podemos usar la pipeline de `audio-classification` que tiene 🤗 Transformers. En nuestro caso, necesitamos un modelo que ha sido entrenado para clasificar la intención en donde especificamente hayan la base de datos de MINDS-14. Afortunadamente para nosotros, el Hub tiene un modelo que hace justamente esto. Carguemoslo usando la función `pipeline()`:

    from transformers import pipeline

    classifier = pipeline(
        "audio-classification",
        model="anton-l/xtreme_s_xlsr_300m_minds14",
    )

Esta pipeline espera los datos de audio como un array de Numpy. Todo el preprocesamiento de los datos de audio será hecha por la pipeline. Seleccionemos un ejemplo para probarlo:

    example = minds[0]

Si recuerdas la estructura del conjunto de datos, los datos en bruto de audio se almacenan en un array de Numpy en la columna `["audio"]["array"]`, que podemos pasar directamente al `classifier`:

    classifier(example["audio"]["array"])

Output:

    [
        {"score": 0.9631525278091431, "label": "pay_bill"},
        {"score": 0.02819698303937912, "label": "freeze"},
        {"score": 0.0032787492964416742, "label": "card_issues"},
        {"score": 0.0019414445850998163, "label": "abroad"},
        {"score": 0.0008378693601116538, "label": "high_value_payment"},
    ]

Este modelo esta bastante seguro que la intención al llamar fue preguntar sobre el pago de una cuenta. Revisemos que la etiqueta original para este ejemplo es:

    id2label = minds.features["intent_class"].int2str
    id2label(example["intent_class"])

Output:

    "pay_bill"

¡Hurra! la etiqueta predecida por el modelo ¡era la correcta! Aqui tuvimos suerte de encontrar un modelo que tenia exactamente las etiquetas que necesitabamos. La mayoria de las veces, cuando estamos tratando con una tarea de clasificación, el conjunto de clases de un modelo pre-entrenado no son exactamente las que necesitamos. En este caso, puedes hacer un fine-tunning del modelo pre entrenado para “calibralo” a tu conjunto de clases. Aprenderemos como se puede hacer este proceso en las próximas unidad. Por ahora, echemos un vistazo a otra tarea muy común en el procesamiento del habla, automatic speech recognition.

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