今天就跟大家聊聊有關(guān)如何進行Python 音頻的數(shù)據(jù)擴充,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)憑借在網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站推廣領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)能力和多年的行業(yè)經(jīng)驗,為客戶提供超值的營銷型網(wǎng)站建設(shè)服務,我們始終認為:好的營銷型網(wǎng)站就是好的業(yè)務員。我們已成功為企業(yè)單位、個人等客戶提供了網(wǎng)站設(shè)計、做網(wǎng)站服務,以良好的商業(yè)信譽,完善的服務及深厚的技術(shù)力量處于同行領(lǐng)先地位。經(jīng)典的深度學習網(wǎng)絡(luò)AlexNet使用數(shù)據(jù)擴充(Data Augmentation)的方式擴大數(shù)據(jù)集,取得較好的分類效果。在深度學習的圖像領(lǐng)域中,通過平移、 翻轉(zhuǎn)、加噪等方法進行數(shù)據(jù)擴充。但是,在音頻(Audio)領(lǐng)域中,如何進行數(shù)據(jù)擴充呢?
音頻的數(shù)據(jù)擴充,主要有以下四種方式:
音頻剪裁(Clip)
音頻旋轉(zhuǎn)(Roll)
音頻調(diào)音(Tune)
音頻加噪(Noise)
音頻解析基于librosa音頻庫;矩陣操作基于scipy和numpy科學計算庫。
以下是Python的實現(xiàn)方式:
音頻剪裁
import librosafrom scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load("../data/love_illusion.mp3") # 讀取音頻print y.shape, sr wavfile.write("../data/love_illusion_20s.mp3", sr, y[20 * sr:40 * sr]) # 寫入音頻
音頻旋轉(zhuǎn)
import librosaimport numpy as npfrom scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻y = np.roll(y, sr*10)print y.shape, sr wavfile.write("../data/raw/xxx_roll.mp3", sr, y) # 寫入音頻
音頻調(diào)音,注:cv庫的resize函數(shù)含有插值功能。
import cv2import librosafrom scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻ly = len(y) y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze() lc = len(y_tune) - ly y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]print y.shape, sr wavfile.write("../data/raw/xxx_tune.mp3", sr, y_tune) # 寫入音頻
音頻加噪,注:在添加隨機噪聲時,保留0值,否則刺耳難忍!
import librosafrom scipy.io import wavfileimport numpy as np y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻wn = np.random.randn(len(y)) y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0) # 噪聲不要添加到0上!print y.shape, sr wavfile.write("../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3", sr, y) # 寫入音頻
看完上述內(nèi)容,你們對如何進行Python 音頻的數(shù)據(jù)擴充有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
文章標題:如何進行Python音頻的數(shù)據(jù)擴充-創(chuàng)新互聯(lián)
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