我有一些加载到numpy数组中的音频数据,我希望通过查找静默部分来分割数据,即音频幅度在一段时间内低于某个阈值的部分。
一种非常简单的方法是这样的:
values = ''.join(("1" if (abs(x) < SILENCE_THRESHOLD) else "0" for x in samples))
pattern = re.compile('1{%d,}'%int(MIN_SILENCE))
for match in pattern.finditer(values):
# code goes here
上面的代码查找至少有MIN_SILENCE个连续元素小于SILENCE_THRESHOLD的部分。
现在,很明显,上面的代码效率非常低,并且是对正则表达式的严重滥用。有没有其他更有效的方法,但仍然可以得到同样简单和简短的代码?
发布于 2010-12-21 08:11:32
这里有一个基于numpy的解决方案。
我认为(?)它应该比其他选项更快。希望这是相当清楚的。
但是,它需要的内存是各种基于生成器的解决方案的两倍。只要您可以在内存中保存数据的一个临时副本(对于diff),以及与您的数据长度相同的布尔数组(每个元素1位),它应该是非常有效的……
import numpy as np
def main():
# Generate some random data
x = np.cumsum(np.random.random(1000) - 0.5)
condition = np.abs(x) < 1
# Print the start and stop indices of each region where the absolute
# values of x are below 1, and the min and max of each of these regions
for start, stop in contiguous_regions(condition):
segment = x[start:stop]
print start, stop
print segment.min(), segment.max()
def contiguous_regions(condition):
"""Finds contiguous True regions of the boolean array "condition". Returns
a 2D array where the first column is the start index of the region and the
second column is the end index."""
# Find the indicies of changes in "condition"
d = np.diff(condition)
idx, = d.nonzero()
# We need to start things after the change in "condition". Therefore,
# we'll shift the index by 1 to the right.
idx += 1
if condition[0]:
# If the start of condition is True prepend a 0
idx = np.r_[0, idx]
if condition[-1]:
# If the end of condition is True, append the length of the array
idx = np.r_[idx, condition.size] # Edit
# Reshape the result into two columns
idx.shape = (-1,2)
return idx
main()
发布于 2015-06-16 03:00:53
有一个使用scipy.ndimage
的非常方便的解决方案。对于数组:
a = np.array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0])
这可能是应用于另一个数组的条件的结果,查找连续区域就像下面这样简单:
regions = scipy.ndimage.find_objects(scipy.ndimage.label(a)[0])
然后,可以对这些区域应用任何函数,例如:
[np.sum(a[r]) for r in regions]
发布于 2010-12-21 07:53:43
如果您不介意使用scipy,请稍显马虎,但简单且快速:
from scipy.ndimage import gaussian_filter
sigma = 3
threshold = 1
above_threshold = gaussian_filter(data, sigma=sigma) > threshold
这个想法是,数据的安静部分将平滑到低振幅,而响亮的区域则不会。调整“sigma”将影响“安静”区域必须有多长时间;调整“阈值”将影响它必须有多安静。对于较大的sigma,这会减慢速度,此时使用基于FFT的平滑可能会更快。
这还有一个额外的好处,那就是单一的“热点像素”不会扰乱你的静音搜索,所以你对某些类型的噪音不那么敏感。
https://stackoverflow.com/questions/4494404
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