Awesome GitHub RepositoriesSpectrogram Masking Tools

nlpaug est une bibliothèque d'augmentation de données conçue pour générer du texte, de l'audio et des données de spectrogramme synthétiques afin d'améliorer la robustesse des modèles de machine learning. Elle fonctionne comme un synthétiseur de données textuelles et un augmentateur de signaux audio, fournissant des outils spécialisés pour étendre les jeux de données via diverses méthodes de transformation. Le projet se distingue par sa capacité à orchestrer des flux de travail complexes à l'aide d'un orchestrateur de pipeline, permettant d'enchaîner plusieurs fonctions d'augmentation de manière séquentielle ou aléatoire. Il prend en charge la synthèse de texte sophistiquée via la rétro-traduction, les plongements lexicaux contextuels et l'intégration de modèles de langage pré-entraînés, tout en offrant une augmentation d'images de spectrogrammes par masquage temporel et fréquentiel. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant la modification de signaux audio avec injection de bruit et changement de hauteur (pitch shifting), des altérations de texte basées sur des règles pour simuler des fautes de frappe et d'orthographe, et l'expansion de jeux de données par génération de phrases et substitution sémantique. Elle fournit également des contrôles pour le volume d'augmentation et le filtrage des cibles via des expressions régulières pour protéger certains jetons de toute modification.