오디오 유사도 검색

이 튜토리얼에서는 오픈 소스 벡터 데이터베이스인 Milvus를 사용하여 오디오 유사도 검색 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다.

사용된 ML 모델과 타사 소프트웨어는 다음과 같습니다:

• PANN(대규모 사전 학습된 오디오 신경망)
• MySQL
• Towhee

음성, 음악, 음향 효과 및 기타 유형의 오디오 검색을 통해 방대한 양의 오디오 데이터를 빠르게 쿼리하고 유사한 소리를 찾아낼 수 있습니다. 오디오 유사성 검색 시스템의 응용 분야에는 유사한 음향 효과 식별, IP 침해 최소화 등이 포함됩니다. 오디오 검색은 온라인 미디어를 실시간으로 검색하고 모니터링하여 지적 재산권 침해를 단속하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 오디오 데이터의 분류 및 통계 분석에서도 중요한 역할을 담당합니다.

이 튜토리얼에서는 유사한 사운드 클립을 반환할 수 있는 오디오 유사도 검색 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다. 업로드된 오디오 클립은 PANN을 사용해 벡터로 변환됩니다. 이러한 벡터는 각 벡터에 대한 고유 ID를 자동으로 생성하는 Milvus에 저장됩니다. 그런 다음 사용자는 Milvus에서 벡터 유사도 검색을 수행하고 Milvus가 반환한 고유 벡터 ID에 해당하는 오디오 클립 데이터 경로를 쿼리할 수 있습니다.

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