在语音处理中，音频文件读写是基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理的多样化，有可能导致后续处理的偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇的一些方法，并参考了其他文章，确保读写操作的准确性和一致性。...前置条件 本文以实践中常见的音频文件参数（wav格式，PCM编码，单通道，采样率16KHz，位深16bit）为例，如果参数不同需做对应调整。 一....文件读取 1. librosa import librosa wav_path='' sample_rate=16000 data = librosa.core.load(wav_path...(type(data)) # 该方法需注意的是调用read后返回的数据为int，需要除以32768（2^15，由于位深16bit），才能与其他读取方式获取数据保持一致..., 'PCM_16') 写入和读取一样简单。
jupyer notebook 中播放音频可以使用以下函数： import IPython.display as ipd ipd.Audio(文件名) 几种读取音频的方式 python 有很多读取音频文件的方法...，内置的库 wave ，科学计算库 scipy, 和方便易用的语音处理库 librosa。...下面将介绍分别使用这几种库读取音频文件： 安装： wave 是内置库直接导入即可。...scipy: pip install scipy librosa: pip install librosa 使用： wave.open: 参数 path 为文件名，mode 为打开方式 以'rb'方式打开文件返回一个...scipy.io.wavfile: 参数 path 为文件名 返回 rate : 采样率（每秒采样点的个数），data : 音频数据 librosa.load: 参数 path 为文件名 返回 y 为音频数据
前言 由于本人研究的音频方面，一开始读取音频文件的时候就遇到了一些问题，比如，这个函数返回的是numpy,另外一个函数返回tensor，巴拉巴拉等等问题，所以在这里做一个简单的整理。...1、wavefile.read 代码示例如下： from scipy.io import wavfile fs, audio = wavfile.read("0.wav") print(type(...librosa audio, fs = librosa.load("0.wav") print(type(audio)) 得到的结果为： 4、...返回的结果为： 需要注意的两点： (1)wavefile、soundfile、torchaudio返回的fs是文件本身的采样率；librosa返回的fs...(2)注意audio和fs的前后顺序。 总结 以上就是总结的内容啦
本文介绍了一些语音的基本知识，和使用Python进行处理。 时域特征 使用wave模块读取wav音频文件，画图时域图像，代码如下。...'Filter bank') plt.show() 运行结果： 2.通过librosa提取mfcc 需要说明的是，librosa.load()函数是会改变声音的采样频率的。...如果 sr 缺省，librosa.load()会默认以22050的采样率读取音频文件，高于该采样率的音频文件会被下采样，低于该采样率的文件会被上采样。...因此，如果希望以原始采样率读取音频文件，sr 应当设为 None。...该函数返回的参数y是经过归一化的声音数据 import librosa y,sr = librosa.load(path,sr=None) mfcc_data = librosa.feature.mfcc
所以真实解决这个问题的时候，数据的采集和标注其实是一个有挑战的任务。 数据说明 在本篇中，ShowMeAI使用到的是公开数据集RAVDESS来训练该模型。...RAVDESS 数据集包含1440个文件，覆盖两种不同类型的数据：演讲和歌曲。由24位专业演员（12位女性，12位男性）录制，语音情绪包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶。...每种情绪都包含2种不同的程度（正常，强烈）。 图片 数据可以在 kaggle平台数据页下载，大家也可以在ShowMeAI的百度网盘中直接下载整理好的版本。...这里的特征提取我们依旧使用 LibROSA 库。 因为CNN模型的输入维度是固定的，我们在特征提取过程中，限制了音频长度（3 秒，大家在计算资源足的情况下可以选择更长的时间）。...sd.wait() # 录制直至结束 write('output.wav', fs, myrecording) # 存储为wav文件 data, sampling_rate = librosa.load
我们看到的是一个时间信号，它以不同的频率和幅度在值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间的变化，或扬声器膜（或耳膜）的物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据的描述也称为波形的原因。...在这四个示例中，我们可以收集到有关此音频数据集的更多问题： 大多数录音在录音的开头和结尾都有一段较长的静默期（示例 1 和示例 2）。这是我们在“修剪”时应该注意的事情。...在某些情况下，由于按下和释放录制按钮，这些静音期会被“点击”中断（参见示例 2）。 一些录音没有这样的静音阶段，即一条直线（示例 3 和 4）。 在收听这些录音时，有大量背景噪音。...) 聆听创建的 wav 文件，可以听到噪音几乎完全消失了。...当降低 C 的值时，有些会出现更快的“下降”，而另一些则显示训练和测试（这里实际上是验证）分数之间的差距更大，尤其是当我们不使用 PCA 时。
Spectrogram），使用的API为 librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用tensorflow训练和预测。...=256) 生成数据列表 生成数据列表，用于下一步的读取需要，audio_path为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在dataset/audio目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在...spec_mag, np.array(int(label), dtype=np.int64) def __len__(self): return len(self.lines) 下面是在训练时或者测试时读取音频数据...，在测试时，把每个batch的输出都统计，最后求平均值。...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表和训练数据。
我们训练的数据就是通过librosa把音频生成梅尔频谱的数据，但是生成梅尔频谱的数据时间比较长，如果过是边训练边生成，这样会严重影响训练的速度，所以最后是在训练前，我们把所有的训练数据都转换成梅尔频谱并存储在二进制文件中...当文件的数量非常多时，文件的读取就会变得非常慢，如果我们把这些文件写入到一个二进制文件中，这样读取速度将会大大提高。...生成的二进制文件有三个，.data是存放梅尔频谱数据的，全部的数据都存放在这个文件中，.header存放每条数据的key，.label存放数据的标签值，通过这个key之后可以获取 .data中的数据和...编写一个ReadData类，用读取上一步生成的二进制文件，通过.header中的key和每条数据的偏移量，将.data的数据读取出来，并通过key来绑定data和label的对应关系。...，在测试时，把每个batch的输出都统计，最后求平均值。
它提供了一个简单的接口，可以用于音频的快速处理、可视化和分析。SoundfileSoundfile 是一个用于读写音频文件的 Python 库，支持多种音频文件格式，如 WAV、FLAC 等。...WavePython 的内置 wave 库可以用于操作 WAV 格式的音频文件，支持读取和写入音频数据。这个库不适合处理复杂音频格式，但对于简单的 WAV 文件操作足够使用。...可以通过 pip 安装：pip install pyaudio安装时可能会遇到问题，尤其是在 Windows 上，如果遇到错误，可以考虑安装预编译的二进制文件，或使用 Anaconda 环境来安装。...以下是一个播放录制的 WAV 文件的简单例子：import pyaudioimport wave# 打开音频文件filename = "output.wav"wf = wave.open(filename...结语Python 提供的音频处理库使得音频文件的处理和分析变得简单高效。无论是实时音频处理、特征提取，还是音频的剪辑、合成和转换，都能通过这些工具快速实现。
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数，把这些数据集都写在同一个数据列表中...()，输出的是numpy值，可以直接用tensorflow训练和预测。...，为了可以在训练中读取TFRecord文件，创建reader.py程序用于读取训练数据，如果读者已经修改了训练数据的长度，需要修改tf.io.FixedLenFeature中的值。...要注意的是如果读者使用了其他长度的音频，需要根据梅尔频谱的shape修改，训练数据和测试数据都需要做同样的处理。每训练200个batch执行一次测试和保存模型，包括预测模型和网络权重。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
实现声音分类 本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。...Spectrogram），使用的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用tensorflow训练和预测。...get_urbansound8k_list('dataset', 'dataset/UrbanSound8K/metadata/UrbanSound8K.csv') 创建reader.py用于在训练时读取...要注意的是在创建TFRecord文件时，已经把音频数据的梅尔频谱转换为一维list了，所以在数据输入到模型前，需要把数据reshape为之前的shape，操作方式为reshape((-1, 128, 128...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表，和生成TFRecord文件。
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。...1. wave 模块：处理 WAV 格式文件Python 的标准库 wave 专门用于处理 WAV 格式的音频文件。使用 wave 模块，你可以读取和写入 WAV 文件，并对音频数据进行基本的操作。...和 MP3 文件操作soundfile 库提供了一种简单的方式来读取和写入 WAV 和 MP3 文件。...：音频和音乐信号分析librosa 是一个音频分析库，专门用于音乐和音频信号的分析。...：处理音频文件的高级接口pydub 是一个易于使用的音频处理库，它提供了一个高级接口来处理音频文件。
读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 绘制频谱图 ---- 序言 Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包...-06, 1.34394732e-05, 0.00000000e+00], dtype=float32) >>> sr 22050 Librosa默认的采样率是22050，如果需要读取原始采样率.../beat.wav', sr=16000) >>> sr 16000 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 Log-Mel Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征...（时域），所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。...提取MFCC特征 MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数，把这些数据集都写在同一个数据列表中...编写一个ReadData类，用读取上一步生成的二进制文件，通过.header中的key和每条数据的偏移量，将.data的数据读取出来，并通过key来绑定data和label的对应关系。...函数，用于在训练读取训练数据和测试数据，train_reader多了np.random.shuffle(keys)操作，作用是为了每一轮的训练，数据都是打乱的，使得每次一轮的输入数据顺序都不一样。...500轮，在训练过程中是从打包的二进制文件中读取训练数据的。...在保存预测模型时，保存的是最后分类层的上一层，这样在执行预测时，就可以输出语音的特征值，通过使用这些特征值就可以实现声纹识别了。
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...在本项目中使用的API分别是librosa.stft()和librosa.magphase()。在训练时，使用了数据增强，如随机翻转拼接，随机裁剪。...不同的是笔者增加了load_audio_db()和register()，以及recognition()，第一个函数是加载声纹库中的语音数据，这些音频就是相当于已经注册的用户，他们注册的语音数据会存放在这里...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的.../zhmagicdata/5_970/5_970_20170616000122.wav3241数据读取有了上面创建的数据列表和均值标准值，就可以用于训练读取。...在本项目中使用的API分别是librosa.stft()和librosa.magphase()。在训练时，使用了数据增强，如随机翻转拼接，随机裁剪。...不同的是笔者增加了load_audio_db()和register()，以及recognition()，第一个函数是加载声纹库中的语音数据，这些音频就是相当于已经注册的用户，他们注册的语音数据会存放在这里
构建项目 项目结构 └─audio_data ## 音频文件 ├─mp3 ├─test └─wav ## 训练音频源文件 每个目录代表不同的标签，自己定义和随意增加，cry 目录存放的是婴儿的哭声...': 2} # 添加其他类别 # 初始化特征和标签列表 X, y = [], [] # 遍历数据目录中的文件 for root, dirs, files in os.walk(data_dir):...# 假设你有一个名为 'model.pkl' 的训练好的模型文件 model = load('model.pkl') # 加载模型 scaler = load('scaler.pkl') # 加载标量.../audio_data/test' # 遍历指定目录下的所有 .mp3 文件 for root, dirs, files in os.walk(test_dir): for file in files...numpy scipy sklearn joblib 2.
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_970/5_970_20170616000122.wav 3241 数据读取 有了上面创建的数据列表和均值标准值，就可以用于训练读取。...在本项目中使用的API分别是librosa.stft()和librosa.magphase()。在训练时，使用了数据增强，如随机翻转拼接，随机裁剪。...不同的是笔者增加了load_audio_db()和register()，以及recognition()，第一个函数是加载声纹库中的语音数据，这些音频就是相当于已经注册的用户，他们注册的语音数据会存放在这里
#导入库 import librosa # # 读取音频 # Load a wav file y, sr = librosa.load('..../sample.wav') print(y) #Librosa默认的采样率是22050，如果需要读取原始采样率，需要设定参数sr=None: print(sr) y, sr = librosa.load...特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...），所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。...--- 3.提取MFCC特征 MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。
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