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Carregue e explore um dataset de áudio

Neste curso, utilizaremos a biblioteca 🤗 Datasets (Hugging Face Datasets) para trabalhar com datasets de áudio. 🤗 Datasets é uma biblioteca open source para baixar e preparar datasets de todas as modalidades, incluindo áudio. A biblioteca oferece fácil acesso a uma seleção única de datasets de machine learning disponíveis publicamente no Hugging Face Hub. Além disso, 🤗 Datasets inclui várias funcionalidades adaptadas para datasets de áudio que simplificam o trabalho tanto para pesquisadores quanto para praticantes.

Para começar a trabalhar com datasets de áudio certifique-se de ter a biblioteca 🤗 Datasets instalada:

    pip install datasets[audio]

Uma das principais características da 🤗 Datasets é a capacidade de baixar e preparar um dataset com apenas uma linha de código Python usando a função `load_dataset()`.

Vamos carregar e explorar um dataset de áudio chamado MINDS-14, que contém gravações de pessoas fazendo perguntas a um sistema de e-banking em vários idiomas e dialetos.

Para carregar o dataset MINDS-14, precisamos copiar o identificador do dataset no Hub (`PolyAI/minds14`) e passá-lo para a função `load_dataset`. Também especificaremos que estamos interessados apenas no subconjunto Australiano dos dados, e limitá-lo ao traning split (a parte dos dados somente para treino):

    from datasets import load_dataset

    minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-AU", split="train")
    minds

Saída:

    Dataset(
        {
            features: [
                "path",
                "audio",
                "transcription",
                "english_transcription",
                "intent_class",
                "lang_id",
            ],
            num_rows: 654,
        }
    )

O dataset contém 654 arquivos de áudio, cada um possui os seguintes campos (features): transcrição, uma tradução para o inglês e um rótulo indicando o motivo da pergunta da pessoa. A coluna audio contém os dados brutos do áudio (sem processamento). Vamos dar uma olhada mais de perto em um dos exemplos:

    example = minds[0]
    example

Saída:

    {
        "path": "/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-AU~PAY_BILL/response_4.wav",
        "audio": {
            "path": "/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-AU~PAY_BILL/response_4.wav",
            "array": array(
                [0.0, 0.00024414, -0.00024414, ..., -0.00024414, 0.00024414, 0.0012207],
                dtype=float32,
            ),
            "sampling_rate": 8000,
        },
        "transcription": "I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist",
        "english_transcription": "I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist",
        "intent_class": 13,
        "lang_id": 2,
    }

Note que a coluna audio contém várias features (campos ou características). Aqui está uma descrição delas:

- `path`: o caminho para o arquivo de áudio (`*.wav` neste caso).
- `array`: Os dados de áudio decodificados, representados como um array unidimensional NumPy.
- `sampling_rate`: A taxa de amostragem do arquivo de áudio (8.000 Hz neste exemplo).

O `intent_class` é uma categoria para classificar a gravação de áudio. Para converter este número em algo mais significativo, podemos usar o método `int2str()`:

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

Saída:

    "pay_bill"

Se você olhar o campo transcription (em inglês), vai ver que o arquivo de áudio de fato gravou uma pessoa fazendo uma pergunta sobre o pagamento de uma conta.

Se você planeja treinar um classificador de áudio com este subconjunto dos dados, você não vai precisar, necessariamente, de todos os campos. Por exemplo, o `lang_id` vai ter o mesmo valor para todos os exemplos, e não tem utilidade. A coluna `english_transcription` provavelmente será uma cópia de `transcription` neste subconjunto, então podemos removê-las tranquilamente.

Você pode facilmente remover campos (features) irrelevantes usando o método `remove_columns` da 🤗 Datasets:

    columns_to_remove = ["lang_id", "english_transcription"]
    minds = minds.remove_columns(columns_to_remove)
    minds

Saída:

    Dataset({features: ["path", "audio", "transcription", "intent_class"], num_rows: 654})

Agora que carregamos e inspecionamos o conteúdo bruto do dataset, vamos ouvir alguns exemplos! Usaremos as propriedades `Blocks` e `Audio` do `Gradio` para decodificar algumas amostras aleatórias:

    import gradio as gr

    def generate_audio():
        example = minds.shuffle()[0]
        audio = example["audio"]
        return (
            audio["sampling_rate"],
            audio["array"],
        ), id2label(example["intent_class"])

    with gr.Blocks() as demo:
        with gr.Column():
            for _ in range(4):
                audio, label = generate_audio()
                output = gr.Audio(audio, label=label)

    demo.launch(debug=True)

Se você quiser, também pode visualizar alguns dos exemplos. Vamos plotar a forma de onda para o primeiro exemplo.

    import librosa
    import matplotlib.pyplot as plt
    import librosa.display

    array = example["audio"]["array"]
    sampling_rate = example["audio"]["sampling_rate"]

    plt.figure().set_figwidth(12)
    librosa.display.waveshow(array, sr=sampling_rate)

Sua vez de tentar! Baixe outro dialeto ou idioma do dataset MINDS-14, ouça e visualize alguns exemplos para ter uma noção da variedade do dataset inteiro. Você pode encontrar a lista completa de idiomas disponíveis aqui.

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