python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解

简介: python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解

PyAudioAnalysis是一个开源的Python库,用于从音频文件中提取特征并进行分析。它提供了一系列音频处理函数,可以帮助开发者实现音频分类、情感识别、语音分析等多种任务。在本文中,我们将详细介绍如何使用PyAudioAnalysis进行音频特征提取和分析。

  1. 音频特征提取
    PyAudioAnalysis提供了多种方法用于提取音频的特征。这些特征可以用于描述音频的基本属性和特性,包括时域特征、频域特征和谱图特征等。
    (1) 提取时域特征:
from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 读取音频文件
[audio_signal, fs] = audioBasicIO.read_audio_file(audio_path)
 
# 提取时域特征
[mt_features, st_features] = audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction(audio_signal, fs, 0.050 * fs, 0.025 * fs)
 
在上述代码中,首先使用 `audioBasicIO.read_audio_file` 函数读取音频文件,返回音频信号和采样率。然后,使用 `audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction` 函数提取短时特征和中时特征。其中,`0.050 * fs` 表示分析窗口为50毫秒,`0.025 * fs` 表示窗口之间的间隔为25毫秒。
  1. (2) 提取频域特征:
from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 读取音频文件
[audio_signal, fs] = audioBasicIO.read_audio_file(audio_path)
 
# 提取频域特征
[fbank, freq_bands] = audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction(audio_signal, fs, 0.050 * fs, 0.025 * fs)
 
 
上述代码中的 `audioBasicIO.read_audio_file` 和 `audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction` 函数用法与前面的相同,只是提取的是频域特征。
  1. (3) 提取谱图特征:
from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 读取音频文件
[audio_signal, fs] = audioBasicIO.read_audio_file(audio_path)
 
# 提取谱图特征
spec_features = audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction(audio_signal, fs, 0.050 * fs, 0.025 * fs)
 
 
在上述代码中,通过 `audioBasicIO.read_audio_file` 函数读取音频文件,然后使用 `audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction` 函数提取谱图特征。
  1. 音频特征分析
    提取音频特征后,我们可以使用PyAudioAnalysis进行进一步的分析,比如进行分类或情感识别。
    (1) 音频分类:
from pyAudioAnalysis import audioTrainTest as aT
 
model_path = 'svm_model'
audio_path = 'audio.wav'
 
# 音频分类
result, _ = aT.file_classification(audio_path, model_path, 'svm')
 
 
在上述代码中,`audioTrainTest.file_classification` 函数用于对音频进行分类,需要指定分类模型路径、音频路径和分类器类型(这里选择了支持向量机svm)。
  1. (2) 情感识别:
from pyAudioAnalysis import audioSegmentation as aS
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 情感识别
[emotion, prob] = aS.emotion_extraction(audio_path)
 
 
上述代码中,`audioSegmentation.emotion_extraction` 函数用于从音频中提取情感信息。

以上就是PyAudioAnalysis的音频特征提取和分析的基本使用方法的示例。接下来,我们将继续介绍PyAudioAnalysis的其他功能和使用示例。

  1. 其他功能
    PyAudioAnalysis还提供了许多其他有用的功能,如音频切割、语音识别和基频估计等。
    (1) 音频切割:
from pyAudioAnalysis import audioSegmentation as aS
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 音频切割
segments = aS.silence_removal(audio_path)
 
 
上述代码中,`audioSegmentation.silence_removal` 函数用于从音频中删除静音部分,并返回非静音片段的起始和终止时间。
  1. (2) 语音识别:
```
from pyAudioAnalysis import audioSegmentation as aS
from pyAudioAnalysis import audioTranscription
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 语音识别
transcription = audioTranscription.transcribe_audio(audio_path, 'en')
```
 
在上述代码中,首先使用 `audioSegmentation` 模块的函数剔除音频中的静音部分,然后使用 `audioTranscription.transcribe_audio` 函数对不含静音的音频进行文字转录(这里以英文为例)。
  1. (3) 基频估计:
from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction
 
audio_path = 'audio.wav'
 
# 读取音频文件
[audio_signal, fs] = audioBasicIO.read_audio_file(audio_path)
 
# 基频估计
pitch = audioFeatureExtraction.pitch_contour(audio_signal, fs)
 
 
在上述代码中,通过 `audioBasicIO.read_audio_file` 函数读取音频文件,然后使用 `audioFeatureExtraction.pitch_contour` 函数进行基频估计,返回基频轮廓。
  1. 结论
    在本文中,我们详细介绍了如何使用PyAudioAnalysis进行音频特征提取和分析的示例。通过提取时域特征、频域特征和谱图特征,我们可以获得音频的基本属性和特性。同时,我们还介绍了音频分类、情感识别、音频切割、语音识别和基频估计等功能的示例代码。
    总结而言,PyAudioAnalysis是一个强大且灵活的工具,适用于音频处理和分析的多种任务。开发者可以根据具体需求,灵活运用这些功能,实现各种音频处理和分析的应用。了解和掌握PyAudioAnalysis的使用方法,将会对音频相关的项目开发非常有帮助。


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