使用Python对音频进行特征提取

发布时间:2024年01月22日

在几年前写的使用Python对音频进行特征提取使用的是人为特征的方法进行特征提取的,近些年随着深度学习的普及,这里尝试使用深度学习方法进行特征提取。

数据集测试

之前的数据集找不到了,这个数据其实是kaggle的一个数据:www.kaggle.com/datasets/ca…

也可以在百度云下载链接: pan.baidu.com/s/177E_2VhN… 提取码: c5nh

音频特征提取

相比传统的方法一堆特征筛选,深度学习这里其实就是一个黑盒。

这里使用了一个音频编码器模型:teticio/audio-encoder

This model encodes audio files into vectors of 100 dimensions. It was trained on a million Spotify playlists and tracks. The details can be found here.

也就是输入一个audio文件名,可以转为100维的特征向量。

from audiodiffusion.audio_encoder import AudioEncoder

audio_encoder = AudioEncoder.from_pretrained("teticio/audio-encoder")
audio_encoder.encode(["./genres/blues/blues.00043.au"]).numpy()[0].tolist()


可以看到这里把音频直接编码特征了。 image.png

然后把所有的数据都转成100维,构成数据集。

import numpy as np
import os

genres = 'blues classical country disco hiphop jazz metal pop reggae rock'.split()

data_set = []
label_set = []

label2id = {genre:i for i,genre in enumerate(genres)}
id2label = {i:genre for i,genre in enumerate(genres)}

print(label2id)

for g in genres:
    print(g)
    for filename in os.listdir(f'./genres/{g}/'):
        songname = f'./genres/{g}/{filename}'
        print(songname)
        data_set.append(audio_encoder.encode([songname]).numpy()[0].tolist())
        label_set.append(label2id[g])

然后简单的标准化一下。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.utils import to_categorical

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(np.array(data_set, dtype = float))
y = to_categorical(np.array(label_set))


可以看到这里有1000条数据,10个类别。 image.png

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

模型训练

这里模型训练和之前一样,先构建一个全连接模型。

from keras import models
from keras.layers import Dense, Dropout

def create_model():
    model = models.Sequential()
    model.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

    return model

model = create_model()

然后训练。

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=128)

image.png

最后进行测试。

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test,y_test)
print('test_acc: ',test_acc)

相比使用人工提取的特征,这次准度比之前的高一些。

image.png

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文章来源:https://blog.csdn.net/bagell/article/details/135743767
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