[深度学习工具]·音频特征提取pyAudioAnalysis工具包
作者：桂。
时间：2017-05-04 18:31:09
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
前言
语音识别等应用离不开音频特征的提取，最近在看音频特征提取的内容，用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis，该工具包的说明文档可以点击这里下载，对应的github链接点击这里。 这个工具包原说明文档支持的是Linux安装，且不能与python3很好地兼容，注意啦
一、常用工具包简介
目前针对音频信号，C/C++ 、Python、MATLAB等常用的工具包有：
二、pyAudioAnalysis工具包简介
pyAudioAnalysis是一个音频处理工具包，主要功能如图：
其中Feature Extraction包括（顺序有先后）：
补充说明一下：
- 1-Zero Crossing Rate：短时平均过零率，即每帧信号内，信号过零点的次数，体现的是频率特性
- 2-Energy：短时能量，即每帧信号的平方和，体现的是信号能量的强弱
- 3-Entropy of Energy：能量熵，跟频谱的谱熵（Spectral Entropy）有点类似，不过它描述的是信号的时域分布情况，体现的是连续性
- 4-Spectral Centroid：频谱中心又称为频谱一阶距，频谱中心的值越小，表明越多的频谱能量集中在低频范围内，如：voice与music相比，通常spectral centroid较低
- 5-Spectral Spread：频谱延展度，又称为频谱二阶中心矩，它描述了信号在频谱中心周围的分布状况
- 6-Spectral Entropy：谱熵，根据熵的特性可以知道，分布越均匀，熵越大，能量熵反应了每一帧信号的均匀程度，如说话人频谱由于共振峰存在显得不均匀，而白噪声的频谱就更加均匀，借此进行VAD便是应用之一
1 2 3 4 5 6 7 8 | function [vsf] = FeatureSpectralFlux (X, f_s) % difference spectrum (set first diff to zero) afDeltaX = diff([X(:,1), X],1,2); % flux vsf = sqrt(sum(afDeltaX.^2))/size(X,1); end |
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- 8-Spectral Rolloff：频谱滚降点，给出定义：
- 9~21-MFCCs：就是大名鼎鼎的梅尔倒谱系数，这个网上资料非常多，也是非常重要的音频特征。
- 22~33-Chroma Vector：这个有12个参数，对应就是12级音阶，还是看原文解释：A 12-element representation of the spectral energy where the bins represent the 12 equal-tempered pitch classes of western-type music (semitone spacing).
- 34-Chroma Deviation：这个就是Chroma Vector的标准方差。
这个在音乐声里可能用的比较多，目前没有接触这类特征：
什么是Chroma特征呢？给出一个示意图
code示例：
1 2 3 4 5 6 7 | from pyAudioAnalysis import audioBasicIO from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction import matplotlib.pyplot as plt [Fs, x] = audioBasicIO.readAudioFile("sample.wav"); F = audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction(x, Fs, 0.050*Fs, 0.025*Fs); plt.subplot(2,1,1); plt.plot(F[0,:]); plt.xlabel('Frame no'); plt.ylabel('ZCR'); plt.subplot(2,1,2); plt.plot(F[1,:]); plt.xlabel('Frame no'); plt.ylabel('Energy'); plt.show() |
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如果希望了解更多的音频特征，这里给出一个链接，点击这里，包含的特征有：
对应都有graph、sound可以点击，sound是对应的音频，graph对应的是特征的效果图，比如打开zeroCross:
三、pyAudioAnalysis工具包安装
pyAudioAnalysis对应链接点击这里。安装这个工具包需要依赖：
A-hmmlearn安装
hmmlearn的链接点击这里。安装hmmlearn有几个前提：
下载之后，我把hmmlearn-master放在python-3.5.2-0\Lib\目录，cmd窗口下cd进去，输入：
1 | pip install -U --user hmmlearn |
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即可安装成功：
B-Simplejson工具包安装：
Simplejson是Python的JSON编码和解码器，它具有简单、快速、完整、正确和易于扩展的特点，对应的链接点击这里。Simplejson工具包直接conda安装即可：
C-eyed3安装：
eyed3：A tool for working with audio files, specifically MP3 files containing ID3 metadata. 它提供了读写 ID3 标签(v1.x 和 v2.3/v2.4)的功能。同时可检测 MP3 文件的头信息，包括比特率、采样频率和播放时间等。eyed3直接conda install没有成功，对应的链接点击这里。选择了这个版本：
放在了python库的Lib文件夹下：C:\Users\Nobleding\Anaconda3\pkgs\python-3.5.2-0\Lib，cd到对应目录下，pip install 文件名.whl，即可完成安装
D-pydub安装：
pydub是音频处理常用的工具包，例如：
打开一个wav格式文件：
1 2 | from pydub import AudioSegment song = AudioSegment.from_wav("never_gonna_give_you_up.wav") |
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打开一个mp3格式文件：
1 | song = AudioSegment.from_mp3("never_gonna_give_you_up.mp3") |
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或者其他音频、视频格式：
1 2 3 4 5 6 | ogg_version = AudioSegment.from_ogg("never_gonna_give_you_up.ogg") flv_version = AudioSegment.from_flv("never_gonna_give_you_up.flv") mp4_version = AudioSegment.from_file("never_gonna_give_you_up.mp4", "mp4") wma_version = AudioSegment.from_file("never_gonna_give_you_up.wma", "wma") aac_version = AudioSegment.from_file("never_gonna_give_you_up.aiff", "aac") |
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更多细节信息可以访问其主页。我在github上下载对应的工具包，里边有对应的安装说明。
如果处理wav文件，没有其他要求，如果音频是其他格式它要求电脑安装 ffmpeg orlibav.如果没有安装，运行会有提示：
ffmpeg下载，选择版本
解压并添加环境变量，并利用ffplay测试一下打开一个mp4文件：
ffmpeg安装成功。这个时候import pydub,不再有warning信息
E-pyAudioAnalysis安装
Github给出的是linux下的安装思路，这里下载之后将pyAudioAnalysis放在了\Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下，输入指令：
成功调用，原数据是支持Python2的，很多细节要修改，给出一个简单读取wav的测试：
1 2 3 4 5 6 | from pyAudioAnalysis import audioBasicIO import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt [Fs, x] = audioBasicIO.readAudioFile("count2.wav"); time = np.arange(0,len(x))*1.0/Fs plt.plot(time,x) |
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效果图：
腾讯云开发者
