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。...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。..., 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。...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。
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。...这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。02 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。...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。...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。
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。...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。...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。...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。
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...主要是把语音数据转换短时傅里叶变换的幅度谱，使用librosa可以很方便计算音频的特征，如梅尔频谱的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...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。...，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。...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。
，每个文件夹分别包含用于训练和测试的数据。...但是在此数据集中，所有文件夹中都可以使用所有（10）类数据。建议使用10折中的9折作为训练数据，其余的折作为测试数据。...以下代码行使用python中的librosa包为每个类显示一个波形图。最初提取每个音频文件的路径并将其存储在字典中。...产生特征 要将音频数据输入模型，必须将其转换为某种数字形式。在ML中音频数据通常会转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征向量。librosa软件包用于生成这些系数。...model.load_state_dict(torch.load("outputs/model.pth")) model2.load_state_dict(torch.load("outputs/model2.pth")) 现在所有指标和超参数均已记录并成功加载回
9.4.2 应用于示例场景 当使用本地【从文件夹】连接器连接到一个文件夹时，能够直接连接到一个特定的子文件夹。这是很方便的，因为用户通常可以直接输入目标文件夹的直接路径。...那么，当用户遇到另一个不生产产品“A”、“B”或“C”的区域时会发生什么？如图9-16所示的“North”分部，将发生步骤级错误。...【警告】 如果在运行合并时未能预料到问题，并在其中一个文件中出现步骤级错误，会发生什么？...图9-22 【逆透视】数据集的前四列是由文件夹和文件名驱动的 【警告】 数据类型永远不会从“转换示例文件”中继承。在加载到工作表或数据模型之前，一定要确保将更改数据类型作为查询的最后一步来设置。...特别是考虑到 Power Query 不能被配置为只更新新的或数据发生改变的文件。每次用户单击【刷新】按钮时，Power Query 都会重新加载文件夹中所有文件的所有数据。
，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...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。...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。...()，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...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。
使用该网络完成音频标注任务时，首先需要使用python的音频处理工具包Librosa提取音频的时频特征，针对mp3格式的音频文件，Librosa读取音频文件的工作依赖音频处理后端ffmpeg完成，因此要求使用该网络进行...mp3音频自动标注任务的环境具备Librosa依赖库和ffmpeg。...FFmpeg是处理多媒体内容（如音频、视频、字幕和相关元数据）的库和工具的集合，它包含包含了先进的音视频编解码库，提供了录制、转换以及流传输音视频的完整跨平台解决方案。...以下对Librosa库和FFmpeg工具在安装配置过程中的常见问题进行说明。...如下所示 可能原因 出现这个错误的原因是由于运行程序所使用的python版本中没有安装_bz2库所致。
/ 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=...://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases 安装pydub 使用pip命令安装，如下： pip install pydub 训练分类模型 把音频转换成训练数据最重要的是使用了...librosa，使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱（Mel Spectrogram），使用的API为 librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，...，训练时对转换的梅尔频谱数据随机裁剪，如果是测试，就取前面的，最好要执行归一化。...我们使用这个模型预测音频，在执行预测之前，需要把音频转换为梅尔频谱数据，并把数据shape转换为(1, 1, 128, 128)，第一个为输入数据的batch大小，如果想多个音频一起数据，可以把他们存放在
raw目录下的所有.wav文件分离成人声和伴奏两个音轨，并保存到spleeter/audio_output文件夹中#!.../bin/bash# 创建output文件夹（如果不存在）mkdir -p audio_output# 遍历raw目录下的WAV文件for file in raw/*.wav; do # 检查文件类型是否为...") # 加载音频文件 audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=None, mono=False) # 去除音频文件中的静音部分...推理时需要用到该名称。对于每一个音频文件的名称并没有格式的限制(000001.wav~999999.wav之类的命名方式也是合法的)，不过文件类型必须是wav。...）-a | --auto_predict_f0：语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调-cm | --cluster_model_path：聚类模型或特征检索索引路径，留空则自动设为各方案模型的默认路径
librosa缘由 librosa是一个音频和音乐处理的Python包，我用它来做音频的特征提取。...但是在使用时，发现librosa.load将音乐文件转化为时间序列的过程中，速度实在难以忍受，cpu跑的非常高，程序好像假死的状态。...查阅官方文档发现，默认情况下，librosa会使用scipy.signal进行音频信号的重采样，这在实际使用时是很慢的。...为了减少计算复杂度和存储复杂度,采样速率转换技术是十分必要的,音频重采样算法可以用来实现音频信号任意采样速率之间的转换。...注意事项： 1.上采样时，会造成镜像信息，因此需要使用低通滤波器滤除(线性插值本身就是低通滤波器，因此不需要额外处理)。
，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...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。...，在这个加载数据函数中裁剪数据的长度必须要跟训练时的输入长度一样。...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。...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。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...librosa 是一个被预训练的 WaveNet 作者们用来转换训练数据的 Python 库。 ? 图 2....如果您正在训练自己的模型或重训练一个预先训练好的模型，那么在处理训练数据时，一定要考虑设备上的数据通道。最终，我在 Java 中重写了 librosa MFCC 来处理转换问题。...结果 图 3 展示了 app 的截图和示例。由于模型中没有语言模型，而且识别仅在字符级，因此句子中出现了一些拼写错误。
本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...librosa 是一个被预训练的 WaveNet 作者们用来转换训练数据的 Python 库。 ? 图 2....如果您正在训练自己的模型或重训练一个预先训练好的模型，那么在处理训练数据时，一定要考虑设备上的数据通道。最终，我在 Java 中重写了 librosa MFCC 来处理转换问题。...结果 图 3 展示了 app 的截图和示例。由于模型中没有语言模型，而且识别仅在字符级，因此句子中出现了一些拼写错误。
/ 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...://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases 安装pydub 使用pip命令安装，如下： pip install pydub 训练分类模型 把音频转换成训练数据最重要的是使用了...librosa，使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱（Mel Spectrogram），使用的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...我们搭建简单的卷积神经网络，通过把音频数据转换成梅尔频谱，数据的shape也相当于灰度图，所以我们可以当作图像的输入创建一个深度神经网络。然后定义优化方法和获取训练和测试数据。...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
第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。...本文主要借助 python 的音频处理库 librosa 和非常适合小白使用的深度学习库 keras。通过调用他们的 api ，我们可以快速地实现语音分类任务。...加载标签 首先大家要把从公众号下载来的音频文件保存在一个固定的文件夹中，比如取名为“audio”。...当我们把六个文件夹所有的音频文件 全部处理完毕后，我们要把数据存储用 npy(numpy 矩阵的存储格式) 格式存储起来。读者可能会疑问，为什么要保存起来，我一下子做完整个流程，不就可以了吗？...第二个参数是激活函数的类型。
/ 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...://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases 安装pydub 使用pip命令安装，如下： pip install pydub 训练分类模型 把音频转换成训练数据最重要的是使用了...librosa，使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱（Mel Spectrogram），使用的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...我们搭建简单的卷积神经网络，如果音频种类非常多，可以适当使用更大的卷积神经网络模型。通过把音频数据转换成梅尔频谱，数据的shape也相当于灰度图，所以为(1, 128, 128)。...，在测试时，把每个batch的输出都统计，最后求平均值。
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