or
Ця вправа є частиною курсу
Аудіофайли відрізняються від більшості інших типів даних. Перш ніж із ними працювати, потрібне попереднє опрацювання. У цьому розділі ви навчитеся першим крокам роботи з файлами мовлення: перетворите два різні аудіофайли на звукові хвилі та порівняєте їх візуально.
Розпізнавання мовлення досі далеке від досконалості. Проте бібліотека SpeechRecognition надає простий спосіб взаємодії з багатьма API перетворення мовлення на текст. У цьому розділі ви дізнаєтеся, як використовувати SpeechRecognition, щоб легко почати перетворювати усне мовлення у ваших аудіофайлах на текст.
Не всі аудіофайли мають однакову форму, розмір чи формат. На щастя, бібліотека PyDub від James Robert надає інструменти, з якими ви можете програмно змінювати різні параметри аудіо — як-от частоту дискретизації, кількість каналів, формат файлу тощо. У цьому розділі ви навчитеся користуватися цією корисною бібліотекою, щоб підготувати всі ваші аудіофайли до коректної транскрипції.
У цьому розділі ви об'єднаєте все вивчене, створивши пілотний проєкт з обробки мовлення для технологічної компанії Acme Studios. Ви почнете з транскрибування фрагментів аудіо телефонних звернень у підтримку в текст. Далі виконаєте аналіз тональності за допомогою NLTK, розпізнавання іменованих сутностей у spaCy та класифікацію тексту у scikit-learn на основі транскрибованого матеріалу.
Поточна вправа