对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。...因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...虽然与数据增强没有直接关系，但这有两个好处： 我们可以在例如超参数搜索期间优化频谱图生成的参数，从而无需重复将音频生成频谱图。...[1]，它掩盖了频谱图的一部分。掩蔽混淆了神经网络所需的信息，增加了学习的效果。
对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。...因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...虽然与数据增强没有直接关系，但这有两个好处： 1、我们可以在例如超参数搜索期间优化频谱图生成的参数，从而无需重复将音频生成频谱图。...[1]，它掩盖了频谱图的一部分。掩蔽混淆了神经网络所需的信息，增加了学习的效果。
另外，似乎还有一些从 1'000 到 10'000 Hz 的内容。 3、频谱图 我们并不总是需要决定时域或频域。使用频谱图同时表示这两个领域中的信息，同时将它们的大部差别保持在最低限度。...有多种方法可以创建频谱图，但在本文中将介绍常见的三种。...由于梅尔频谱图更接近我们人类感知音高的方式，并且 MFCC 只有少数几个分量特征，所以大多数机器学习从业者更喜欢 使用MFCC 以“图像方式”表示音频数据。...看样子好多了 特征提取 数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。 1、开始检测 通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。...正如之前看到的，有很多选择（即波形或 STFT、mel 或 mfccs 频谱图）。 音频样本的长度都不同，这意味着频谱图也会有不同的长度。
另外，似乎还有一些从 1'000 到 10'000 Hz 的内容。 3. 频谱图 我们并不总是需要决定时域或频域。使用频谱图同时表示这两个领域中的信息，同时将它们的大部差别保持在最低限度。...有多种方法可以创建频谱图，但在本文中将介绍常见的三种。...由于梅尔频谱图更接近我们人类感知音高的方式，并且 MFCC 只有少数几个分量特征，所以大多数机器学习从业者更喜欢 使用MFCC 以“图像方式”表示音频数据。...特征提取 数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。 1. 开始检测 通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。...正如之前看到的，有很多选择（即波形或 STFT、mel 或 mfccs 频谱图）。 音频样本的长度都不同，这意味着频谱图也会有不同的长度。
这种处理初始数据的方法解决了这两个问题：首先，所有图像具有相同的大小；其次，现在基于图像的深度学习模型可以与该数据一起使用。 ?...将音频数据转换为图像的方法是使用频谱图。频谱图是音频数据基于频率特征的视觉表示。 ? 一个例子：一个男性说」nineteenth century」的频谱图。...将声学数据转换为频谱图后，谷歌研究人员使用 ResNet-50 框架来训练模型。...Librosa（https://librosa.github.io/librosa/）是一个免费的音频分析 Python 库，可以使用 CPU 来生成频谱图。...第一步比第二步更难，这需要你去创造性思考如何将你的数据转换成图像，希望我提供的示例对解决你的问题有所帮助。 ?
特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 绘制频谱图 --- 序言 Librosa是一个用于音频...，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...其中，n_fft指的是窗的大小，这里为1024；hop_length表示相邻窗之间的距离，这里为512，也就是相邻窗之间有50%的overlap；n_mels为mel bands的数量，这里设为128。...sr) plt.title('sample wavform') plt.show() [format,png] --- 4.2绘制频谱图 Librosa有显示频谱图波形函数specshow( ): #...', y_axis='mel') plt.title('sample wavform') plt.show() [format,png] --- 将声音波形和频谱图绘制在一张图表中： # # 将声音波形和频谱图绘制在一张图表中
读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 绘制频谱图 ---- 序言 Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包...这部分函数很多，详细可参考librosa官网 http://librosa.github.io/ librosa/core.html 音频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 本部分列举了一些常用的频谱特征的提取方法...，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...其中，n_fft指的是窗的大小，这里为1024；hop_length表示相邻窗之间的距离，这里为512，也就是相邻窗之间有50%的overlap；n_mels为mel bands的数量，这里设为128。...('Beat wavform') >>> plt.show() 输出图形为： 绘制频谱图 Librosa有显示频谱图波形函数specshow( ): >>> import librosa >>> import
本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。...用fastai分类声音频谱 虽然我们可以分类原始声音波形数据，但目前更流行用melspectrogram分类音频，这种方法相当好用。那么我们需要将整个数据集用上述方法转换为频谱图。...如果用图像分类音频效果这么好，你也许会问在训练过程中生成频谱图有什么好处(相对于之前的方法)。可能有这么几个原因: 生成图像的时间 前例中，我们花了10分钟产生所有图像的频谱图。...磁盘空间 同样的每次生成数据集后，数据集就会占用大量磁盘空间，大小依赖于数据集以及变换。本例中，生成的数据占了1G空间。 数据增强 提升图像分类器性能的一个最有效的策略是采用数据增强。...但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。 如何在训练过程中生成频谱？
在这里，我们绘制了一个简单的音频波形图。...波图让我们知道给定时间的音频响度。...figsize=(20, 5)) librosa.display.waveplot(y, sr=sr) plt.show() Spectogram 频谱图（Spectogram）是声音频率随时间变化的频谱的可视化表示...Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...频谱衰减是总频谱能量的特定百分比所在的频率。
文章目录 librosa 安装 分析步骤 读取音频 提取特征Log-Mel Spectrogram MFCC 绘制波形图和梅尔频谱图 librosa Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python...工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大 安装 pip install librosa 分析步骤 -专业名词： - sr：采样率、hop_length：帧移、overlapping...：连续帧之间的重叠部分、n_fft：窗口大小、spectrum：频谱、spectrogram：频谱图或叫做语谱图、amplitude：振幅、mono：单声道、stereo：立体声 读取音频 # 加载音频
在本文中，我将介绍3个创造性地使用深度学习的案例，展示一些公司如何将深度学习视觉模型应用于非视觉领域。在每个案例中，都会对一个非计算机视觉问题进行转换和说明，以便利用适于图像分类的深度学习模型。...这种处理初始数据的方法解决了上述两个问题：首先，所有图像的大小都相同；其次，可以使用处理图像的深度学习模型了。 ?...这对研究而言很有用，例如跟踪单个鲸鱼的运动、歌曲的特性、鲸鱼的数量等。有趣的不是研究目的，而是谷歌如何处理数据以用于需要图像的卷积神经网络。 将音频数据转换成图像的方法是使用时频谱。...例如，如果你使用的是人类语音数据，那么第一选择应该是梅尔倒频谱。 目前有很好的软件包可用于音频。librosa是一个免费的音频分析python库，可以使用CPU生成时频谱。...librosa相关链接： https://librosa.github.io/librosa/ 请参考下面这篇谷歌人工智能的原始博客文章，以了解更多关于谷歌如何处理座头鲸数据的信息。
pycreate_data.py 开始训练，其他参数不重要，最重要的是num_class分类类别大小，要根据自己的分类数量来修改。...，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。...声谱图数据预处理方式。...同时为了提高模型的拟合能力，也把每层的大小都提高了，结构如下。
FFT是在信号的重叠窗口部分上计算的，我们得到了所谓的频谱图。哇！需要接受很多东西。这里有很多事情要做。良好的视觉效果是必须的。 ? 您可以将频谱图视为一堆相互堆叠的FFT。...仅用几行代码，我们就创建了一个频谱图。好。我们对“频谱图”部分有扎实的了解，但对“MEL”则如何。他是谁？ 梅尔（Mel）量表 研究表明，人类不会感知线性范围的频率。...Mel谱图 mel谱图是频率转换为mel标度的谱图。使用python的librosa音频处理库它只需要几行代码就可以实现。...我们将y轴（频率）转换为对数刻度，将颜色尺寸（幅度）转换为分贝，以形成频谱图。 我们将y轴（频率）映射到mel刻度上以形成mel频谱图。 听起来很简单，对吧？...好吧，虽然不尽然，但是我希望这篇文章能使你了解音频特征的处理和梅尔频谱图的原理。 作者:Leland Roberts deephub 翻译组
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...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()。...我们训练的数据就是通过librosa把音频生成梅尔频谱的数据，但是生成梅尔频谱的数据时间比较长，如果过是边训练边生成，这样会严重影响训练的速度，所以最后是在训练前，我们把所有的训练数据都转换成梅尔频谱并存储在二进制文件中...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list中一起预测。
： 1）波形图 语音的保存形式可用波形图展现，可以看作是上下摆动的数字序列，每一秒的音频用16000个电压数值表示，采样率即为16kHz。...2）采样点 采样点是对波形图的放大，可以看到的更细的单位 ? 3）频谱图 可以变为频谱图，颜色代表频带能量大小，语音的傅立叶变换是按帧进行，短的窗口有着高时域和低频域，长时窗口有低时域和高频域。...Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包。...： (1000, 128) # 获取标签 Y = np.array(data[:, 1]) #Y的特征尺寸是： (1000,) #数据集划分 #训练集的大小 750 #测试集的大小 250 X_train...建立模型 1、搭建CNN网络 model = Sequential()#多个网络层的线性堆叠 # 输入的大小 input_dim = (16, 8, 1) model.add(Conv2D(64, (3
听到的每个声音都同时包含多个声音频率。这就是使音频听起来“很深”的原因。 频谱图的技巧是在一个图中还可视化那些频率，而不是像波形那样仅可视化幅度。...当将这两个想法联系起来时，得到一个改进的频谱图（梅尔频率倒谱），该频谱图忽略了人类听不到的声音并绘制了最重要的部分。 从中创建频谱图的音频长度越长，在图像上获得的信息越多，但模型变得越适合。...如果您数据有很多杂音或静音，则持续5秒的音频可能无法捕获所需的信息。因此决定用10秒钟的持续音频来创建图像（并且最终模型的准确度提高了10％！）。...在创建具有高通滤波器的梅尔频谱图之后，从10秒钟的持久音频文件中分离出数据，然后将数据分为训练（90％），验证（10％）和测试集（10％）。...库数据生成器负责所有光谱图的数据扩充和规范化。
工具和库：可以使用诸如LibROSA、PyDub等音频处理库来处理和分析音频数据。...示例：使用LibROSA加载和处理音频数据 下面是一个使用Python和LibROSA库加载和处理音频数据的示例： import librosa import numpy as np # 加载音频文件...audio_path = 'path/to/your/audio/file.wav' y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None) # 提取音频特征，例如梅尔频谱图...mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128) mel_spectrogram_db = librosa.power_to_db...(mel_spectrogram, ref=np.max) # 显示梅尔频谱图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 4))
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。...，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...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()。....tolist() # [可能需要修改] 梅尔频谱的shape，librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length...batch_label = [], [] return reader 训练模型 创建train.py开始训练模型，搭建一个CNN分类模型，数据输入层设置为[None, 1, 128, 128]，这个大小就是梅尔频谱的
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...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()。...同样以下的代码，就可以获取到音频的梅尔频谱，其中duration参数指定的是截取音频的长度。...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。...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, 128, 128, 1)，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 list 中一起预测
关于mel的故事 音频领域关于mel频谱，非常重要又非常基础，几乎人人皆知，其概念30年代便提出了，但真正产业化标准的是出自 Malcolm Slaney 大师1998年的苹果公司技术报告，librosa...产生的mel频谱数据高低频细节、能量聚集、对比度都会有不同的差异，这种差异放大到一些业务实践中，模型的准确度和鲁棒性怎么样，就有待研究考察了，下面给出一张简单对比图。...下面是一部分chroma的对比图。...数学显微镜cwt 通常使用频谱，都是基于STFT不同scale的频谱，STFT的特点是基于FFT，时间上overlap叠加产生t*f频谱图，但有些情况，针对一些非平稳、突变的短时信号，我们想侦测频率出现的先后次序...下面是一张针对128ms音频数据，不同类型下的cwt效果图。 图片 本张图只是演示短时侦测突变，至于短时侦测频率出现的先后次序，当然也没问题。
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