Friedrich-M / Audio-signal-classification-and-identification

基于梅尔频谱的信号分类和识别

torch-Audio-Recognition

1.目录结构

.
├── audio
├── data
├── picture
├── work_space/mbv2
├── README.md
├── demo.py
├── drawAudio.py
└── train.py

2.环境

• 使用pip命令安装libsora和pyaudio

pip install librosa
pip install pyaudio
pip install pydub

3.数据处理

（1）数据集Urbansound8K

• Urbansound8K是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研究的公共数据集， 包含10个分类：空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。
• 数据集下载

（2）自定义数据集

• 可以自己录制音频信号，制作自己的数据集，参考record_audio.py
• 每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在3秒以上,建议每类的音频数据均衡
• 生产train和test数据列表：参考create_data.py

（3）音频特征提取

音频信号是一维的语音信号，不能直接用于模型训练，需要使用librosa将音频转为梅尔频谱（Mel Spectrogram）

wav, sr = librosa.load(data_path, sr=16000)
# 使用librosa获得音频的梅尔频谱
spec_image = librosa.feature.melspectrogram(y=wav, sr=sr, hop_length=256)

（4）音频图谱可视化

可以直接运行drawAudio.py查看音频图谱

python drawAudio.py

4.Train

python train.py \
    --data_dir path_to_UrbanSound8K \
    --train_data path_to_UrbanSound8K/train.txt \
    --test_data path_to_UrbanSound8K/test.txt \

5.预测

python demo.py \
    --model_file data/pretrained/model_075_0.965.pth \
    --file_dir data/audio