应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类

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LiveVideoStack 2023-06-13 11:58:49 ©著作权

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在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程。

作者 / Dimitre Oliveira

原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5

应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类_机器学习

最近在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，能很直观地理解为什么CNN在图像上表现得很好，因为像素的局部相关，以及因为它具有顺序性，像RNN或转化器这样的顺序模型在语言上也表现得非常好。但音频呢？当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？

在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。

声明:本文给出的代码是基于我为“Rainforest Connection Species Audio Detection”Kaggle比赛开发的工作，但出于演示目的，我将使用“Speech Commands（语音指令）”数据集。

波形图

我们通常有".wav "格式的音频文件，它们通常被称为 waveforms（波形），它是一个时间序列，其中有每个特定时间的信号振幅，如果我们将这些波形样本之一可视化，会得到下图这样：

应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类_机器学习_02

直觉上人们可能会考虑使用某种RNN模型对这些数据建模为一个常规时间序列(例如股票价格预测)，事实上这可以做到，但由于我们使用的是音频信号，更合适的选择是将波形样本转化为声谱图。

声谱图

声谱图是波形信号的图像表示，它显示了其随时间变化的频率强度范围，它在想评估信号随时间变化的频率分布时非常有用。下图是上文中波形图像的声谱图表示。

应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类_机器学习_03

x 轴是采样时间，y 轴是频率

语音命令用例

为了使本教程更简单，我们将使用“Speech Commands语音命令”数据集，该数据集有一秒钟的音频片段，带有 "下"、"走"、"左"、"不"、"右"、"停"、"上 "和 "是"等口语化的词语。

使用Tensorflow进行音频处理

现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程：

应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类_计算机视觉_04

简单的音频处理图

值得注意,在我们的用例的第1步,将数据直接从“. wav”文件中加载的，第3个步是可选的，因为音频文件每个只有一秒钟，因为文件较长裁剪音频可能是一个好主意，也是为了保持所有样本的固定长度。

加载数据

def load_dataset(filenames):
  dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)
  return dataset

load_datasetv函数将负责加载.wav文件并将其转换为Tensorflow数据集。

提取波形和标签

commands = np.array(tf.io.gfile.listdir(str(data_dir)))
commands = commands[commands != 'README.md']def decode_audio(audio_binary):
  audio, _ = tf.audio.decode_wav(audio_binary)
  return tf.squeeze(audio, axis=-1)def get_label(filename):
  label = tf.strings.split(filename, os.path.sep)[-2]
  label = tf.argmax(label == commands)
  return labeldef get_waveform_and_label(filename):
  label = get_label(filename)
  audio_binary = tf.io.read_file(filename)
  waveform = decode_audio(audio_binary)
  return waveform, label

在加载.wav文件后，可以用tf.audio.decode_wav函数来对它们进行解码，它将把.wav文件变成float tensor。接下来，我们需要从文件中提取标签，在这个特定的用例中，我们可以从每个样本的文件路径中获取标签，之后只需要对它们进行一次编码。

一个例子

首先，我们得到一个像这样的文件路径：

"data/mini_speech_commands/up/50f55535_nohash_0.wav"

然后提取第二个"/"后面的文本，在这种情况下，标签是UP，最后使用commands列表对标签进行一次编码。

Commands: ['up' 'down' 'go' 'stop' 'left' 'no' 'yes' 'right'] 




Label = 'up'




After one-hot encoding: 


Label = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

将波形转换为声谱表

下一步是将波形文件转换为声谱图，幸运的是Tensorflow有一个函数可以做到这一点， tf.signal.stft应用短时Fourier变换(STFT)将音频转换为时频域，然后我们应用 tf.abs 算子去除信号相位，只保留幅值。注意，tf.signal.stft函数有一些参数，如frame_length 和frame_step，它们会影响生成的声谱图，我不会详细介绍如何调整它们，但你可以参考这个视频来了解更多。（:https://www.coursera.org/lecture/audio-signal-processing/stft-2-tjEQe）

def get_spectrogram(waveform, padding=False, min_padding=48000):
  waveform = tf.cast(waveform, tf.float32)
  spectrogram = tf.signal.stft(waveform, frame_length=2048, frame_step=512, fft_length=2048)
  spectrogram = tf.abs(spectrogram)
  return spectrogramdef get_spectrogram_tf(waveform, label):
  spectrogram = get_spectrogram(waveform)
  spectrogram = tf.expand_dims(spectrogram, axis=-1)
  return spectrogram, label

将声谱图转化为RGB图像

最后一步是将声谱图转换为RGB图像，这一步是可选的，但这里我们将使用在ImageNet数据集上预训练的模型，该模型需要输入3个通道的图像。否则，你只可以保留一个通道的声谱图。

def prepare_sample(spectrogram, label):
  spectrogram = tf.image.resize(spectrogram, [HEIGHT, WIDTH])
  spectrogram = tf.image.grayscale_to_rgb(spectrogram)
  return spectrogram, label

将所有的东西结合起来

HEIGHT, WIDTH = 128, 128
AUTO = tf.data.AUTOTUNEdef get_dataset(filenames, batch_size=32):
  dataset = load_dataset(filenames)
    
  dataset = files_ds.map(get_waveform_and_label, num_parallel_calls=AUTO)
  dataset = dataset.map(get_spectrogram_tf, num_parallel_calls=AUTO)
  dataset = dataset.map(prepare_sample, num_parallel_calls=AUTO)  dataset = dataset.shuffle(256)
  dataset = dataset.repeat()
  dataset = dataset.batch(batch_size)
  dataset = dataset.prefetch(AUTO)
  return dataset

将所有东西集合在一起，有 get_dataset 函数将文件名作为输入，在执行了上面描述的所有步骤后，返回一个带有RGB光谱图图像及其标签的Tensorflow数据集。

模型

def model_fn(input_shape, N_CLASSES):
  inputs = L.Input(shape=input_shape, name='input_audio')
  base_model = efn.EfficientNetB0(input_tensor=inputs, 
                                  include_top=False, 
                                  weights='imagenet')


  x = L.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
  x = L.Dropout(.5)(x)
  output = L.Dense(N_CLASSES, activation='softmax',name='output')(x)
    
  model = Model(inputs=inputs, outputs=output)


  return model

我们的模型将有一个EfficientNetB0主干，在其顶部添加了一个GlobalAveragePooling2D，然后是一个Dropout，最后一个Dense层将进行实际的多类分类。

对于一个小的数据集，EfficientNetB0可能是一个很好的基线，即使是一个快速而轻巧的模型，它也有不错的准确性。

训练

model = model_fn((None, None, CHANNELS), N_CLASSES)model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), 
              loss=losses.CategoricalCrossentropy(), 
              metrics=[metrics.CategoricalAccuracy()])


model.fit(x=get_dataset(FILENAMES), 
          steps_per_epoch=100, 
          epochs=10)

训练代码对于Keras模型来说是非常标准的，所以你可能不会在这里找到任何新东西。