A presentation at Camping des speakers in in France by Eléa PETTON
Analyser et classifier les sons de mammifères marins avec les outils d’IA Eléa Petton
App Présentation Blog Notebooks Tutos IA DATASCIENCE Machine Learning Engineer Articles Docs ML DL Etudiante ingénieure @EleaPetton eleapttn Eléa PETTON 2
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Qu’est-ce que l’IA ? Toi humain tu sais différencier le chien du chat, mais pas moi. Comment faire pour l’apprendre ? Attends, je vais te donner un algorithme qui va te permettre d’apprendre. 4
Qu’est-ce que l’IA ? IA Machine Learning Je me demande quelle est la différence entre tous ces termes ? Réseaux de neurones Deep Learning 5
Le Machine Learning plus en détail Machine Learning Deep Learning Supervisé Classification Régression 6
Le Machine Learning plus en détail Machine Learning Deep Learning Non supervisé Clustering Réduction de dimension 6
Le Machine Learning plus en détail Machine Learning Deep Learning Renforcement 6
Le Machine Learning plus en détail Machine Learning Deep Learning Supervisé Non supervisé Renforcement Classification 6
Différentes familles en IA NLP Computer Vision Audio 7
Pourquoi le son en IA ? Classification des données acoustiques Classification des sons environnementaux Classification du langage naturel Classification de la musique 8
Sons de mammifères marins On va essayer de différencier 45 mammifères marins différents Watkins Marine Mammal Sound Database 9
Importance du pré-traitement des données Qualité des données Informations utiles 10
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Exemples de pré-traitement pour les données Gestion des valeurs nulles Standardisation Gestion des variables qualitatives Encodage à chaud 12
Et pour les données audios ? 26 paramètres audio Librosa name length audios .wav paramètres audio Librosa … … … label fichier .csv 13
me cleaning the data me building the model 13
Un notebook pour entraîner mon ia Tu veux ouvrir ton notebook ? Clic sur l’écran 14
Une app pour utiliser mon IA Imaginez que votre IA soit accessible et utilisable par tout le monde… 15
Comment créer une App ? Modèle d’IA Code Python Dockerfile AI Apps
classification Dockerfile AI Apps 16
Comment créer une App ? Modèle d’IA Code Python Dockerfile AI Apps
Comment créer une App ? Modèle d’IA Code Python Dockerfile AI Apps - image Docker personnalisée - port d’accès du job - CPU / GPU - conteneur objet du modèle 16
Comment créer une App ? Modèle d’IA Code Python Dockerfile AI Apps 16
Test de mon App Tu veux tester ton app ? Clic sur l’écran 17
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Qu’avons nous appris aujourd’hui ? Notion d’ia AI Notebook Datascience, Machine Learning, Deep Learning Développement de mon code étape par étape Place du son en IA Entraînement d’une ia Environnement, musique, NLP Réseau de neurones, exportation prétraitement des données App pour ia Répartition, transformation, labélisation Object Storage, Streamlit, Docker, AI Apps 19
MERCI !
Pour tester Le notebook : https://github.com/ovh/ai-training-examples/blob/main/notebooks/audio/audio-classification/notebook-marine-sound-classification.ipynb La doc du notebook : L’app : https://docs.ovh.com/gb/en/publiccloud/ai/notebooks/tuto-marine-mammal-sounds-classification/ https://github.com/ovh/ai-training-examples/tree/main/jobs/streamlit/audio-classification-app La doc de l’app : https://docs.ovh.com/gb/en/publiccloud/ai/training/tuto-streamlit-sounds-classification/ L’article de blog : https://blog.ovhcloud.com/ai-notebooks-analyze-and-classify-sounds-with-ai/ Repo GitHub
Références TensorFlow : https://www.tensorflow.org/guide?hl=fr JupyterLab : https://jupyter.org/ Pandas : https://pandas.pydata.org/ Sklearn : https://scikit-learn.org/stable/ Numpy : https://numpy.org/ Matplotlib : https://matplotlib.org/ Dataset des sons de mammifères marins : https://www.kaggle.com/datasets/shreyj1729/best-of-watkins-marine-mammal-sound-database Informations sur la dataset : https://cis.whoi.edu/science/B/whalesounds/index.cfm Classification de musique avec un CNN : https://blog.clairvoyantsoft.com/music-genre-classification-using-cnn-ef9461553726 Classification des genre musicaux : https://towardsdatascience.com/music-genre-classification-with-python-c714d032f0d8 Pré-traitement des données en Machine Learning : https://towardsdatascience.com/introduction-to-data-preprocessing-in-machine-learning-a9fa83a5dc9d
Dans le domaine de l’IA, lorsque nous parlons de Machine Learning ou de Deep Learning, nous faisons souvent référence à la vision par ordinateur ou au langage naturel. Mais avez-vous déjà pensé à ce que l’audio pourrait apporter ? Il existe de nombreux domaines d’application du son dans l’IA : chatbots, traducteurs automatiques de la parole, assistants virtuels, identification de genre musical, applications de synthèse vocale…
Dans cette présentation, nous nous intéressons à la classification des sons des mammifères marins en utilisant des outils d’intelligence artificielle. Une méthode sera utilisée pour traiter les données audio, puis construire et entraîner un modèle adapté à l’aide d’un notebook. Entraîner un modèle, c’est bien, l’utiliser, c’est mieux ! Nous apprendrons à enregistrer et à exporter un modèle TensorFlow pour une inférence future. Un exemple d’application Streamlit nous permettra de classer rapidement nos sons à l’aide de notre modèle entraîné.
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