从视频到音频：使用VIT进行音频分类

数据派THU

发布于 2023-03-29 10:49:32

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文章被收录于专栏：数据派THU

来源：Deephub Imba

本文约2000字，建议阅读5分钟

本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。

数据集介绍

GTZAN 数据集是在音乐流派识别 (MGR) 研究中最常用的公共数据集。这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。

这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。

加载数据集

我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。

mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。

梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。因为人类不会感知线性范围的频率，也就是说我们在检测低频差异方面要胜于高频。例如，我们可以轻松分辨出500 Hz和1000 Hz之间的差异，但是即使之间的距离相同，我们也很难分辨出10,000 Hz和10,500 Hz之间的差异。所以梅尔音阶解决了这个问题，如果梅尔音阶的差异相同，则意指人类感觉到的音高差异将相同。

 def wav2melspec(fp):     y, sr = librosa.load(fp)     S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)     log_S = librosa.amplitude_to_db(S, ref=np.max)     img = librosa.display.specshow(log_S, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel') # get current figure without white border     img = plt.gcf()     img.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())     img.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())     img.subplots_adjust(top = 1, bottom = 0, right = 1, left = 0,             hspace = 0, wspace = 0)     img.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())     img.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) # to pil image     img.canvas.draw()     img = Image.frombytes('RGB', img.canvas.get_width_height(), img.canvas.tostring_rgb())     return img

上述函数将产生一个简单的mel谱图:

现在我们从文件夹中加载数据集，并对图像应用转换。

class AudioDataset(Dataset):     def __init__(self, root, transform=None):         self.root = root         self.transform = transform         self.classes = sorted(os.listdir(root))         self.class_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(self.classes)}         self.samples = []         for c in self.classes:             for fp in os.listdir(os.path.join(root, c)):                 self.samples.append((os.path.join(root, c, fp), self.class_to_idx[c]))
     def __len__(self):         return len(self.samples)
     def __getitem__(self, idx):         fp, target = self.samples[idx]         img = Image.open(fp)         if self.transform:             img = self.transform(img)         return img, target
 train_dataset = AudioDataset(root, transform=transforms.Compose([     transforms.Resize((480, 480)),     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]))

ViT模型

我们将利用ViT来作为我们的模型：Vision Transformer在论文中首次介绍了一幅图像等于16x16个单词，并成功地展示了这种方式不依赖任何的cnn，直接应用于图像Patches序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。

将图像分割成Patches，并将这些Patches的线性嵌入序列作为Transformer的输入。Patches的处理方式与NLP应用程序中的标记(单词)是相同的。

由于缺乏CNN固有的归纳偏差(如局部性)，Transformer在训练数据量不足时不能很好地泛化。但是当在大型数据集上训练时，它确实在多个图像识别基准上达到或击败了最先进的水平。

实现的结构如下所示:

 class ViT(nn.Sequential):     def __init__(self,                      in_channels: int = 3,                 patch_size: int = 16,                 emb_size: int = 768,                 img_size: int = 356,                 depth: int = 12,                 n_classes: int = 1000,                 **kwargs):         super().__init__(             PatchEmbedding(in_channels, patch_size, emb_size, img_size),             TransformerEncoder(depth, emb_size=emb_size, **kwargs),             ClassificationHead(emb_size, n_classes)        )

训练

训练循环也是传统的训练过程:

 vit = ViT(     n_classes = len(train_dataset.classes) )  vit.to(device)  # train train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) optimizer = optim.Adam(vit.parameters(), lr=1e-3) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, 'max', factor=0.3, patience=3, verbose=True) criterion = nn.CrossEntropyLoss() num_epochs = 30  for epoch in range(num_epochs):     print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))     print('-' * 10)     vit.train()      running_loss = 0.0     running_corrects = 0      for inputs, labels in tqdm.tqdm(train_loader):         inputs = inputs.to(device)         labels = labels.to(device)          optimizer.zero_grad()          with torch.set_grad_enabled(True):             outputs = vit(inputs)             loss = criterion(outputs, labels)              _, preds = torch.max(outputs, 1)             loss.backward()             optimizer.step()          running_loss += loss.item() * inputs.size(0)         running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)      epoch_loss = running_loss / len(train_dataset)     epoch_acc = running_corrects.double() / len(train_dataset)     scheduler.step(epoch_acc)      print('Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(epoch_loss, epoch_acc))