MediaPipe Audio Classifier 작업을 사용하면 오디오 데이터를 분류할 수 있습니다. 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다. 이 작업을 사용하여 일련의 학습된 카테고리에서 소리 이벤트를 식별합니다. 이러한 안내에는 Android 앱에서 오디오 분류기를 사용하는 방법이 나와 있습니다.
기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.
코드 예
MediaPipe 태스크 예시 코드는 오디오 분류기를 간단하게 구현한 것입니다. Android용 앱인데요. 이 예시에서는 실제 Android 기기의 마이크를 사용하여 지속적으로 사운드를 분류하고 사운드 파일에 대해 분류기를 실행할 수도 있습니다. 데이터를 저장합니다.
이 앱을 자체 Android 앱의 시작점으로 사용하거나 참조할 수 있습니다. 기존 앱을 수정할 때 오디오 분류기 예시 코드는 GitHub
코드 다운로드
다음 안내에서는 예시의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다. git 명령줄 도구를 사용하여 코드를 실행합니다.
<ph type="x-smartling-placeholder">예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.
- 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다.
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
- 원하는 경우 스파스 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성합니다.
따라서 Audio Classifier 예시 앱의 파일만 있습니다.
cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/audio_classifier/android
예시 코드의 로컬 버전을 만든 후 프로젝트를 가져올 수 있습니다. Android 스튜디오로 이동하여 앱을 실행합니다. 지침은 다음을 확인하세요. Android 설정 가이드
주요 구성요소
다음 파일에는 이 오디오에 중요한 코드가 포함되어 있습니다. 애플리케이션 분류에 대한 예:
- AudioClassifierHelper.kt - 오디오 분류자를 초기화하고 모델과 위임을 처리합니다. 선택합니다.
- RecorderFragment.kt: 실시간 오디오 녹음을 위한 사용자 인터페이스와 제어 코드를 만듭니다.
- LibraryFragment.kt: 오디오 파일을 선택하기 위한 사용자 인터페이스와 제어 코드를 만듭니다.
- ProbabilitiesAdapter.kt - 분류기의 예측 결과를 처리하고 형식을 지정합니다.
설정
이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 사용할 수 있습니다. 일반적인 정보 다음과 같은 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정 자세한 내용은 Android 설정 가이드
<ph type="x-smartling-placeholder">종속 항목
오디오 분류기는 com.google.mediapipe:tasks-audio
라이브러리를 사용합니다. 추가
build.gradle
파일에 대한 종속 항목을
Android 앱 개발 프로젝트 다음을 사용하여 필요한 종속 항목을 가져옵니다.
다음 코드를 참조하세요.
dependencies {
...
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-audio:latest.release'
}
모델
MediaPipe Audio Classifier 작업에는 다음과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 태스크에 맞추는 것입니다. 오디오 분류기에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 다음을 참고하세요. 작업 개요의 모델 섹션을 확인합니다.
모델을 선택하고 다운로드한 후 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.
<dev-project-root>/src/main/assets
BaseOptions.Builder.setModelAssetPath()
메서드를 사용하여 경로를 지정합니다.
사용됩니다. 이 메서드는 다음 코드 예제에서 참조됩니다.
섹션으로 이동합니다.
오디오 분류 기준 예시 코드
모델은 AudioClassifierHelper.kt
에 정의되어 있습니다.
파일에서 참조됩니다.
할 일 만들기
createFromOptions
함수를 사용하여 작업을 만들 수 있습니다. 이
createFromOptions
함수는 실행을 포함한 구성 옵션을 허용합니다.
모드, 표시 이름 언어, 최대 결과 수, 신뢰도 임곗값,
카테고리 허용 목록 또는 차단 목록이 있습니다 구성에 관한 자세한 내용은
옵션은 구성 개요를 참고하세요.
오디오 분류기 작업은 오디오 클립 입력 데이터 유형을 지원합니다. 오디오 스트림도 있습니다 실행 중인 모드를 지정하여 입력 데이터 유형을 지정합니다 해당하는 탭을 선택합니다. 입력 데이터 유형을 확인하여 작업을 생성하고 추론을 실행하는 방법을 알아봅니다.
오디오 클립
AudioClassifierOptions options = AudioClassifierOptions.builder() .setBaseOptions( BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build()) .setRunningMode(RunningMode.AUDIO_CLIPS) .setMaxResults(5) .build(); audioClassifier = AudioClassifier.createFromOptions(context, options);
오디오 스트림
AudioClassifierOptions options = AudioClassifierOptions.builder() .setBaseOptions( BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build()) .setRunningMode(RunningMode.AUDIO_STREAM) .setMaxResults(5) .setResultListener(audioClassifierResult -> { // Process the classification result here. }) .build(); audioClassifier = AudioClassifier.createFromOptions(context, options);
오디오 분류기 예시 코드 구현을 통해 사용자는 오디오 분류기 또는
처리 모드입니다 이 접근 방식은 작업 생성 코드를 더 복잡하게 만들고
이 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다. 모드 전환 코드는
initClassifier()
함수에서
AudioClassifierHelper
구성 옵션
이 작업에는 Android 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
---|---|---|---|
runningMode |
작업의 실행 모드를 설정합니다. Audio Classifier에는 두 가지 모드가 있습니다. AUDIO_CLIPS: 독립 오디오 클립에서 오디오 작업을 실행하는 모드입니다. AUDIO_STREAM: 마이크 등에서 오디오 스트림을 실행하는 데 사용되는 모드입니다. 이 모드에서는 resultListener가 분류 결과를 수신하는 리스너를 설정하기 위해 호출됩니다. 있습니다. |
{AUDIO_CLIPS, AUDIO_STREAM } |
AUDIO_CLIPS |
displayNamesLocale |
작업 모델의 메타데이터입니다(있는 경우). 기본값은 en 입니다.
영어입니다. 커스텀 모델의 메타데이터에 현지화된 라벨을 추가할 수 있습니다.
TensorFlow Lite Metadata Writer API 사용
| 언어 코드 | en |
maxResults |
최고 점수를 매긴 분류 결과의 최대 개수(선택사항)를 반환합니다. < 0이면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. | 모든 양수 | -1 |
scoreThreshold |
제공된 값을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 모델 메타데이터 (있는 경우) 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. | [0.0, 1.0] | 설정되지 않음 |
categoryAllowlist |
허용되는 카테고리 이름의 목록(선택사항)을 설정합니다. 비어 있지 않은 경우
카테고리 이름이 이 집합에 없는 분류 결과는
표시됩니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다.
이 옵션은 categoryDenylist 와 상호 배타적이며
둘 다 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
categoryDenylist |
허용되지 않는 카테고리 이름의 목록(선택사항)을 설정합니다. 만약
비어 있지 않음. 카테고리 이름이 이 세트에 포함된 분류 결과가 필터링됩니다.
있습니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다. 이 옵션은
categoryAllowlist 와 함께 사용할 수 없으며 두 가지를 모두 사용하면 오류가 발생합니다. |
모든 문자열 | 설정되지 않음 |
resultListener |
분류 결과를 수신하도록 결과 리스너를 설정합니다.
Audio Classifier가 오디오 스트림에 있을 때 비동기식으로
있습니다. 달리기 모드가 AUDIO_STREAM 로 설정된 경우에만 사용할 수 있습니다. |
해당 사항 없음 | 설정되지 않음 |
errorListener |
선택적 오류 리스너를 설정합니다. | 해당 사항 없음 | 설정되지 않음 |
데이터 준비
오디오 분류기는 오디오 클립 및 오디오 스트림과 함께 작동합니다. 작업
리샘플링, 버퍼링, 프레이밍을 포함한 데이터 입력 전처리를 처리합니다.
하지만 입력 오디오 데이터를
com.google.mediapipe.tasks.components.containers.AudioData
객체를 사용하여 오디오 분류기 작업에 전달해야 합니다.
오디오 클립
import com.google.mediapipe.tasks.components.containers.AudioData; // Load an audio on the user’s device as a float array. // Convert a float array to a MediaPipe’s AudioData object. AudioData audioData = AudioData.create( AudioData.AudioDataFormat.builder() .setNumOfChannels(numOfChannels) .setSampleRate(sampleRate) .build(), floatData.length); audioData.load(floatData);
오디오 스트림
import android.media.AudioRecord; import com.google.mediapipe.tasks.components.containers.AudioData; AudioRecord audioRecord = audioClassifier.createAudioRecord(/* numChannels= */ 1, /* sampleRate= */ 16000); audioRecord.startRecording(); ... // To get a one second clip from the AudioRecord object: AudioData audioData = AudioData.create( 16000 /*sample counts per second*/); AudioData.AudioDataFormat.create(audioRecord.getFormat()), audioData.load(audioRecord)
작업 실행
실행 모드에 상응하는 classify
함수를 호출하여 다음과 같이 할 수 있습니다.
살펴보겠습니다 Audio Classifier API는 오디오에 대해 가능한 카테고리를
입력 오디오 데이터 내에서 인식된 오디오 이벤트입니다.
오디오 클립
AudioClassifierResult classifierResult = audioClassifier.classify(audioData);
오디오 스트림
// Run inference on the audio block. The classifications results will be available // via the `resultListener` provided in the `AudioClassifierOptions` when // the audio classifier was created. audioClassifier.classifyAsync(audioBlock, timestampMs);
다음에 유의하세요.
- 오디오 스트림 모드에서 실행하는 경우 오디오 데이터 내의 어떤 오디오 데이터를 추적하는 타임스탬프가 있는 오디오 분류기 작업 스트림이 추론에 사용되었습니다.
- 오디오 클립 모델에서 실행하면 오디오 분류기 작업이 현재 스레드가 입력 오디오 처리를 완료할 때까지 대기합니다. 사용자 인터페이스 응답이 차단되지 않도록 하려면 백그라운드 스레드에 한합니다.
오디오 클립이 포함된 오디오 분류기를 실행하는 예는
AudioClassifierHelper
클래스를
코드 예를 참조하세요.
결과 처리 및 표시
추론을 실행한 후 Audio Classifier 작업은 가능한 오디오 분류 목록 입력 오디오 내 오디오 이벤트 카테고리입니다. 다음 등록정보 은 이 작업의 출력 데이터 예를 보여줍니다.
AudioClassifierResult:
Timestamp in microseconds: 100
ClassificationResult #0:
Timestamp in microseconds: 100
Classifications #0 (single classification head):
head index: 0
category #0:
category name: "Speech"
score: 0.6
index: 0
category #1:
category name: "Music"
score: 0.2
index: 1
Android 앱에서 작업은 ClassificationResult
다음에 대한 예측을 나타내는 AudioClassifierResult
객체의 목록입니다.
오디오 이벤트로 구성됩니다.
오디오 클립
// In the audio clips mode, the classification results are for the entire audio // clip. The results are timestamped AudioClassifierResult objects, each // classifying an interval of the entire audio clip that starts at // ClassificationResult.timestampMs().get(). for (ClassificationResult result : audioClassifierResult.classificationResults()) { // Audio interval start timestamp: result.timestampMs().get(); // Classification result of the audio interval. result.classifications(); }
오디오 스트림
// In the audio stream mode, the classification results list only contains one // element, representing the classification result of the audio block that // starts at ClassificationResult.timestampMs in the audio stream. ClassificationResult result = audioClassifierResult.classificationResults().get(0); // The audio block start timestamp audioClassifierResult.timestampMs(); // Alternatively, the same timestamp can be retrieved from // result.timestampMs().get(); // Classification result. result.classifications();
이 스크린샷에서 보이는 것처럼
분류 항목을 표시하는 방법의
ProbabilitiesAdapter
클래스에
코드 예를 참조하세요.