11、机器学习中的文本与音频数据增强技术

机器学习中的文本与音频数据增强技术

1. 文本数据增强概述

文本数据增强是一种先进的机器学习技术，通过预训练的机器学习模型来创建额外的自然语言处理（NLP）训练数据。例如，使用T5 NLP ML引擎，在输入前三段内容后，它能为章节生成精准的总结，很好地体现了章节的核心精神。

在文本增强方面，探讨了14种NLP ML模型和四种单词增强方法，包括Word2Vec、BERT、RoBERTa和反向翻译。其中，BERT和RoBERTa的表现出色，生成的增强文本不仅恰当，还富有启发性，如将 “it was the age of foolishness” 替换为 “death was the age of love” ， “it was the epoch of belief” 替换为 “it was the age of youth” 。

反向翻译方法中，使用Facebook或Meta AI NLP模型将文本翻译成德语和俄语，再翻译回英语。对于句子增强，T5 NLP ML引擎在总结三本经典书籍第一页内容时展现出了高准确性，同时还开创了 “总结 - 流程” 的文本增强概念。

2. 音频数据增强的目标与挑战

2.1 目标

音频数据增强的目标与图像和文本增强类似，是为了扩展数据集，从而在生成式AI系统中获得更准确的预测。当获取额外音频文件成本高或耗时久时，音频增强是一种经济有效的选择。

2.2 挑战

音频不像图像和文本那样具有直观的视觉效果。在书面形式中，需要将音频信号转换为可视化表示。波形图（也称为时间序列图）是表示音频信号的标准方法，可通过Python Notebook中的代码来读取