Python 音频数据扩充的技巧

经典的深度学习网络AlexNet使用数据扩充（Data Augmentation）的方式扩大数据集，取得较好的分类效果。在深度学习的图像领域中，通过平移、 翻转、加噪等方法进行数据扩充。但是，在音频（Audio）领域中，如何进行数据扩充呢？

Audio

音频的数据扩充主要有以下四种方式：

音频剪裁（Clip）

音频旋转（Roll）

音频调音（Tune）

音频加噪（Noise）

音频处理基于librosa音频库；矩阵操作基于scipy和numpy科学计算库。

以下是Python的实现方式：

音频剪裁

音频旋转

音频调音

音频加噪，注意：在添加随机噪声时，保留0值，否则刺耳难忍！