15、机器学习文本与音频数据增强技术解析

机器学习文本与音频数据增强技术解析

1. 机器学习文本增强技术

机器学习文本增强是一种先进技术，借助预训练的机器学习模型能够创建额外的自然语言处理（NLP）训练数据。例如，输入前三个段落，T5 NLP 机器学习引擎就能为章节生成精准的总结。

在文本增强方面，探讨了 14 种 NLP 机器学习模型和 4 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”。

反向翻译方法则利用 Facebook 或 Meta AI 的 NLP 模型，先将文本翻译成德语和俄语，再翻译回英语。在句子增强上，T5 NLP 机器学习引擎展现出了卓越的总结能力，能够对三本经典书籍的第一页进行精准总结。同时，还开创了 “总结 - 流程” 的文本增强概念。

2. 音频数据增强概述

音频数据增强的目标与图像和文本增强类似，都是为了扩展数据集，从而在生成式人工智能系统中实现更准确的预测。当获取额外音频文件成本高昂或耗时过长时，音频增强是一种经济高效的选择。

然而，撰写音频增强方法面临独特挑战。由于音频不像图像和文本那样具有直观的视觉呈现，因此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）是一种常用的音频信号表示方法。以下是一段用于绘制音频波形图的 Python 代码示例：