audiomentations: 딥러닝을 위한 빠르고 사용하기 쉬운 오디오 데이터 증강 라이브러리

해결하고자 하는 문제

오디오 데이터 증강을 수행할 수 있는 방법을 제공하여, 실험실과 같은 통제된 환경이 아니라 실제 환경에서도 오디오 딥러닝 모델이 더 잘 작동하도록 돕습니다.

작동 방식

Python 라이브러리로, 사용자가 Compose 객체를 사용해 오디오 변환 파이프라인을 만들 수 있게 해줍니다. CPU에서 실행되며 단일 채널 및 다채널 오디오를 모두 지원합니다. PyTorch와 TensorFlow/Keras와 같은 일반적인 학습 파이프라인과 통합됩니다.

대상 사용자

훈련 데이터의 다양성과 견고성을 높여야 하는 오디오 기반 AI 모델을 개발하는 개발자와 연구자.

주요 특징

• 잡음 추가(가우시안, 컬러, 배경), 피치 변환, 시간 스트레칭, 방 시뮬레이션 등 다양한 변환 제공
• 사용 편의성을 위한 albumentations 영감을 받은 API
• 단일 채널 및 다채널 오디오 지원
• PyTorch 및 TensorFlow/Keras 학습 파이프라인과 호환