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使用Tensorflow实现声纹识别

原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:使用Tensorflow实现声纹识别

前言

本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。

环境准备

主要介绍libsora,PyAudio,pydub的安装,其他的依赖包根据需要自行安装。

  • Python 3.7
  • Tensorflow 2.0

安装libsora

最简单的方式就是使用pip命令安装,如下:

pip install pytest-runner
pip install librosa

如果pip命令安装不成功,那就使用源码安装,下载源码:https://github.com/librosa/librosa/releases/, windows的可以下载zip压缩包,方便解压。

pip install pytest-runner
tar xzf librosa-<版本号>.tar.gz 或者 unzip librosa-<版本号>.tar.gz
cd librosa-<版本号>/
python setup.py install

如果出现libsndfile64bit.dll': error 0x7e错误,请指定安装版本0.6.3,如pip install librosa==0.6.3

安装PyAudio

使用pip安装命令,如下:

pip install pyaudio

在安装的时候需要使用到C++库进行编译,如果读者的系统是windows,Python是3.7,可以在这里下载whl安装包,下载地址:https://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases

安装pydub

使用pip命令安装,如下:

pip install pydub

创建数据

本教程笔者使用的是Free ST Chinese Mandarin Corpus数据集,这个数据集一共有855个人的语音数据,有102600条语音数据。如果读者有其他更好的数据集,可以混合在一起使用。

如何已经读过笔者《基于Tensorflow实现声音分类》这篇文章,应该知道语音数据小而多,最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord,加快训练速度。所以创建create_data.py用于生成TFRecord文件。

首先是创建一个数据列表,数据列表的格式为<语音文件路径\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,这样就可以在下一步直接生成TFRecord文件了。

def get_data_list(audio_path, list_path):
    files = os.listdir(audio_path)

    f_train = open(os.path.join(list_path, 'train_list.txt'), 'w')
    f_test = open(os.path.join(list_path, 'test_list.txt'), 'w')

    sound_sum = 0
    s = set()
    for file in files:
        if '.wav' not in file:
            continue
        s.add(file[:15])
        sound_path = os.path.join(audio_path, file)
        if sound_sum % 100 == 0:
            f_test.write('%s\t%d\n' % (sound_path.replace('\\', '/'), len(s) - 1))
        else:
            f_train.write('%s\t%d\n' % (sound_path.replace('\\', '/'), len(s) - 1))
        sound_sum += 1

    f_test.close()
    f_train.close()

if __name__ == '__main__':
    get_data_list('dataset/ST-CMDS-20170001_1-OS', 'dataset')

有了上面创建的数据列表,就可以把语音数据转换成训练数据了,主要是把语音数据转换成梅尔频谱(Mel Spectrogram),使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱,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。关于梅尔频谱具体信息读者可以自行了解,跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱(MFCCs)更多用于语音识别中,对应的API为librosa.feature.mfcc()。在转换过程中,笔者还使用了librosa.effects.split裁剪掉静音部分的音频,这样可以减少训练数据的噪声,提供训练准确率。笔者目前默认每条语音的长度为2.04秒,这个读者可以根据自己的情况修改语音的长度,如果要修改训练语音的长度,需要根据注释的提示修改相应的数据值。如果语音长度比较长的,程序会随机裁剪20次,以达到数据增强的效果。

# 获取浮点数组
def _float_feature(value):
    if not isinstance(value, list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))


# 获取整型数据
def _int64_feature(value):
    if not isinstance(value, list):
        value = [value]
    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))


# 把数据添加到TFRecord中
def data_example(data, label):
    feature = {
        'data': _float_feature(data),
        'label': _int64_feature(label),
    }
    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))


# 开始创建tfrecord数据
def create_data_tfrecord(data_list_path, save_path):
    with open(data_list_path, 'r') as f:
        data = f.readlines()
    with tf.io.TFRecordWriter(save_path) as writer:
        for d in tqdm(data):
            try:
                path, label = d.replace('\n', '').split('\t')
                wav, sr = librosa.load(path, sr=16000)
                intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)
                wav_output = []
                # [可能需要修改参数] 音频长度 16000 * 秒数
                wav_len = int(16000 * 2.04)
                for sliced in intervals:
                    wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])
                for i in range(20):
                    # 裁剪过长的音频,过短的补0
                    if len(wav_output) > wav_len:
                        l = len(wav_output) - wav_len
                        r = random.randint(0, l)
                        wav_output = wav_output[r:wav_len + r]
                    else:
                        wav_output.extend(np.zeros(shape=[wav_len - len(wav_output)], dtype=np.float32))
                    wav_output = np.array(wav_output)
                    # 转成梅尔频谱
                    ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).reshape(-1).tolist()
                    # [可能需要修改参数] 梅尔频谱shape ,librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).shape
                    if len(ps) != 128 * 128: continue
                    tf_example = data_example(ps, int(label))
                    writer.write(tf_example.SerializeToString())
                    if len(wav_output) <= wav_len:
                        break
            except Exception as e:
                print(e)
if __name__ == '__main__':
    create_data_tfrecord('dataset/train_list.txt', 'dataset/train.tfrecord')
    create_data_tfrecord('dataset/test_list.txt', 'dataset/test.tfrecord')

在上面已经创建了TFRecord文件,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。

def _parse_data_function(example):
    # [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shape相乘的值
    data_feature_description = {
        'data': tf.io.FixedLenFeature([16384], tf.float32),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    }
    return tf.io.parse_single_example(example, data_feature_description)


def train_reader_tfrecord(data_path, num_epochs, batch_size):
    raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)
    train_dataset = raw_dataset.map(_parse_data_function)
    train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000) \
        .repeat(count=num_epochs) \
        .batch(batch_size=batch_size) \
        .prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
    return train_dataset


def test_reader_tfrecord(data_path, batch_size):
    raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)
    test_dataset = raw_dataset.map(_parse_data_function)
    test_dataset = test_dataset.batch(batch_size=batch_size)
    return test_dataset

训练模型

创建train.py开始训练模型,搭建一个ResNet50分类模型,input_shape设置为(128, None, 1))主要是为了适配其他音频长度的输入和预测是任意大小的输入。class_dim为分类的总数,Free ST Chinese Mandarin Corpus数据集一共有855个人的语音数据,所以这里分类总数为855,可以使用之前训练过的权重初始化模型,下载看文章最后。

class_dim = 855
EPOCHS = 500
BATCH_SIZE=32
init_model = "models/model_weights.h5"

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.applications.ResNet50V2(include_top=False, weights=None, input_shape=(128, None, 1)),
    tf.keras.layers.ActivityRegularization(l2=0.5),
    tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
    tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(units=class_dim, activation=tf.nn.softmax)
])

model.summary()

# 定义优化方法
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)

train_dataset = reader.train_reader_tfrecord('dataset/train.tfrecord', EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE)
test_dataset = reader.test_reader_tfrecord('dataset/test.tfrecord', batch_size=BATCH_SIZE)

if init_model:
    model.load_weights(init_model)

开始执行训练,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, 1))。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。

for batch_id, data in enumerate(train_dataset):
    # [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shape
    sounds = data['data'].numpy().reshape((-1, 128, 128, 1))
    labels = data['label']
    # 执行训练
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(sounds)
        # 获取损失值
        train_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, predictions)
        train_loss = tf.reduce_mean(train_loss)
        # 获取准确率
        train_accuracy = tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(labels, predictions)
        train_accuracy = np.sum(train_accuracy.numpy()) / len(train_accuracy.numpy())

    # 更新梯度
    gradients = tape.gradient(train_loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    if batch_id % 20 == 0:
        print("Batch %d, Loss %f, Accuracy %f" % (batch_id, train_loss.numpy(), train_accuracy))

    if batch_id % 200 == 0 and batch_id != 0:
        test_losses = list()
        test_accuracies = list()
        for d in test_dataset:
            # [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shape
            test_sounds = d['data'].numpy().reshape((-1, 128, 128, 1))
            test_labels = d['label']

            test_result = model(test_sounds)
            # 获取损失值
            test_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(test_labels, test_result)
            test_loss = tf.reduce_mean(test_loss)
            test_losses.append(test_loss)
            # 获取准确率
            test_accuracy = tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(test_labels, test_result)
            test_accuracy = np.sum(test_accuracy.numpy()) / len(test_accuracy.numpy())
            test_accuracies.append(test_accuracy)

        print('=================================================')
        print("Test, Loss %f, Accuracy %f" % (
            sum(test_losses) / len(test_losses), sum(test_accuracies) / len(test_accuracies)))
        print('=================================================')

        # 保存模型
        model.save(filepath='models/resnet.h5')
        model.save_weights(filepath='models/model_weights.h5')

声纹对比

下面开始实现声纹对比,创建infer_contrast.py程序,在加载模型时,不要直接加载整个模型,而是加载模型的最后分类层的上一层,这样就可以获取到语音的特征数据。通过使用netron查看每一层的输入和输出的名称。

layer_name = 'global_max_pooling2d'
model = tf.keras.models.load_model('models/resnet.h5')
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer(layer_name).output)

然后编写两个函数,分类是加载数据和执行预测的函数,在这个加载数据函数中并没有限定输入音频的大小,只是不允许裁剪静音后的音频不能小于0.5秒,这样就可以输入任意长度的音频。执行预测之后数据的是语音的特征值。

def load_data(data_path):
    wav, sr = librosa.load(data_path, sr=16000)
    intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)
    wav_output = []
    for sliced in intervals:
        wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])
    assert len(wav_output) >= 8000, "有效音频小于0.5s"
    wav_output = np.array(wav_output)
    ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).astype(np.float32)
    ps = ps[np.newaxis, ..., np.newaxis]
    return ps


def infer(audio_path):
    data = load_data(audio_path)
    feature = intermediate_layer_model.predict(data)
    return feature

有了上面两个函数,就可以做声纹识别了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相识度。对于这个相识度的阈值,读者可以根据自己项目的准确度要求进行修改。

if __name__ == '__main__':
    # 要预测的两个人的音频文件
    person1 = 'dataset/ST-CMDS-20170001_1-OS/20170001P00011A0001.wav'
    person2 = 'dataset/ST-CMDS-20170001_1-OS/20170001P00011I0081.wav'
    feature1 = infer(person1)[0]
    feature2 = infer(person2)[0]
    # 对角余弦值
    dist = np.dot(feature1, feature2) / (np.linalg.norm(feature1) * np.linalg.norm(feature2))
    if dist > 0.7:
        print("%s 和 %s 为同一个人,相似度为:%f" % (person1, person2, dist))
    else:
        print("%s 和 %s 不是同一个人,相似度为:%f" % (person1, person2, dist))

声纹识别

在上面的声纹对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。同样是使用上面声纹对比的数据加载函数和预测函数,通过这两个同样获取语音的特征数据。

layer_name = 'global_max_pooling2d'
model = tf.keras.models.load_model('models/resnet.h5')
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer(layer_name).output)

person_feature = []
person_name = []


# 读取音频数据
def load_data(data_path):
    wav, sr = librosa.load(data_path, sr=16000)
    intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)
    wav_output = []
    for sliced in intervals:
        wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])
    if len(wav_output) < 8000:
        raise Exception("有效音频小于0.5s")
    wav_output = np.array(wav_output)
    ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).astype(np.float32)
    ps = ps[np.newaxis, ..., np.newaxis]
    return ps


def infer(audio_path):
    data = load_data(audio_path)
    feature = intermediate_layer_model.predict(data)
    return feature

不同的是笔者增加了load_audio_db()recognition(),第一个函数是加载语音库中的语音数据,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,如果有用户需要通过声纹登录,就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比,如果对比成功,那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。完成识别的主要在recognition()函数中,这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。

def load_audio_db(audio_db_path):
    audios = os.listdir(audio_db_path)
    for audio in audios:
        path = os.path.join(audio_db_path, audio)
        name = audio[:-4]
        feature = infer(path)
        person_name.append(name)
        person_feature.append(feature)
        print("Loaded %s audio." % name)


def recognition(path):
    name = ''
    pro = 0
    feature = infer(path)
    for i, person_f in enumerate(person_feature):
        dist = np.dot(feature, person_f) / (np.linalg.norm(feature) * np.linalg.norm(person_f))
        if dist > pro:
            pro = dist
            name = person_name[i]
    return name, pro

有了上面的声纹识别的函数,读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。首先必须要加载语音库中的语音,语音库文件夹为audio_db,然后用户回车后录音3秒钟,然后程序会自动录音,并使用录音到的音频进行声纹识别,去匹配语音库中的语音,获取用户的信息。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,并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。

if __name__ == '__main__':
    load_audio_db('audio_db')
    # 录音参数
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    RECORD_SECONDS = 3
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = "infer_audio.wav"

    # 打开录音
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

    while True:
        try:
            i = input("按下回车键开机录音,录音3秒中:")
            print("开始录音......")
            frames = []
            for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
                data = stream.read(CHUNK)
                frames.append(data)

            print("录音已结束!")

            wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
            wf.setnchannels(CHANNELS)
            wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
            wf.setframerate(RATE)
            wf.writeframes(b''.join(frames))
            wf.close()

            # 识别对比音频库的音频
            name, p = recognition(WAVE_OUTPUT_FILENAME)
            if p > 0.7:
                print("识别说话的为:%s,相似度为:%f" % (name, p))
            else:
                print("音频库没有该用户的语音")
        except:
            pass

模型

模型名称

所用数据集

下载地址

网络权重

ST-CMDS-20170001_1-OS

网络预测模型

ST-CMDS-20170001_1-OS

网络预测模型

更大数据集

Github地址: https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_Tensorflow

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