UrbanSound8K音频分类：利用CNN及LIBROSA提取的特征对音频样本进行...

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简介：
本项目基于UrbanSound8K数据集，运用卷积神经网络（CNN）和Librosa库提取音频特征，旨在提升城市环境声音的分类精度。该数据集包含8732个标记的声音片段（每个不超过4秒），这些声音来自10个不同的城市类别：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速声、枪响声、手持电钻声、警笛声和街头音乐。这些分类依据的是城市声音的分类标准。关于数据集及其编译的具体细节，请参阅相关论文。所有音频片段均来自现场录音，并已预先组织成十份（分别命名为fold1到fold10），以便于复制并比较自动分类结果中的报告信息。除了音频文件外，还提供了一个CSV文件，其中包含了每个声音段的元数据。从音频文件中提取特征有三种基本方法：a）利用音频文件的mffcs数据；b）通过生成频谱图图像，并将其转换为可用于分析的数据点（就像处理图片一样），使用Librosa库中的mel_spectogram函数可以轻松实现这一过程。c）结合以上两种方式，构建更加全面的功能集以进行深入研究和分类工作。

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UrbanSound8K音频分类：利用CNN及LIBROSA提取的特征对音频样本进行...

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本项目基于UrbanSound8K数据集，运用卷积神经网络（CNN）和Librosa库提取音频特征，旨在提升城市环境声音的分类精度。该数据集包含8732个标记的声音片段（每个不超过4秒），这些声音来自10个不同的城市类别：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速声、枪响声、手持电钻声、警笛声和街头音乐。这些分类依据的是城市声音的分类标准。关于数据集及其编译的具体细节，请参阅相关论文。所有音频片段均来自现场录音，并已预先组织成十份（分别命名为fold1到fold10），以便于复制并比较自动分类结果中的报告信息。除了音频文件外，还提供了一个CSV文件，其中包含了每个声音段的元数据。从音频文件中提取特征有三种基本方法：a）利用音频文件的mffcs数据；b）通过生成频谱图图像，并将其转换为可用于分析的数据点（就像处理图片一样），使用Librosa库中的mel_spectogram函数可以轻松实现这一过程。c）结合以上两种方式，构建更加全面的功能集以进行深入研究和分类工作。

音乐基础与音频处理：librosa在合成和特征提取中的应用.pdf

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本文档探讨了librosa库在音乐信号处理领域的应用，重点介绍了如何使用librosa进行音频特征提取及声音合成，为音乐研究和开发提供了一个强大的工具。 ### 知识点总结 #### 一、音乐基础与音频合成概述 - **音乐基础知识**： - **音高**：由振动频率决定，不同频率产生不同的音高。 - **强度**：由振动幅度决定，幅度越大声音越响亮。 - **长度**：即声音持续的时间。 - **音色**：由不同频率成分的组合决定，是区分不同乐器或人声的关键因素。 - **音频合成技术**： - 基于数字信号处理和计算机编程实现声音的创造与编辑。 - 涉及多种算法和技术，如FFT（快速傅立叶变换）、波形表合成等。 - 应用于音乐制作、电子音乐、电影配乐等多个领域。 #### 二、声音的物理属性与音乐理论 - **基频与泛音**： - **基频**：声音中最低频率的正弦波成分，决定音高。 - **泛音**（OvertonesHarmonics）：高于基频的频率成分，是基频的整数倍，影响音色。 - 第一泛音为基频的两倍频率。 - 第二泛音为基频的三倍频率，以此类推。 - **声音的构成**： - **基音**：主要频率成分，决定了声音的基本音高。 - **泛音**：次要频率成分，丰富了音色，使得声音具有特色。 - **部分音（Partials）**：包括基音和所有泛音在内的所有频率成分。 - **音准判断**： - 通过比较实际演奏音高与标准音高的偏差来判断。 - 清音与浊音的区分有助于音准的分析。 #### 三、音频特征提取工具Librosa - **Librosa简介**： - 开源音频处理库，支持Python。 - 提供了丰富的音频分析功能，如音频加载、分割、特征提取等。 - 广泛应用于音乐信息检索（MIR）、语音识别等领域。 - **Librosa功能**： - **音频加载**：读取音频文件并转换为数字信号。 - **音频分割**：根据特定条件将音频分成多个片段。 - **特征提取**： - **音高跟踪**：自动检测音高变化。 - **节奏检测**：识别音乐中的节拍位置。 - **频谱分析**：计算音频的频谱图，帮助理解音高结构。 - **与其他音频处理工具对比**： - Kaldi是一个强大的语音识别工具，但配置复杂且需要C++编程知识。PyKaldi是Kaldi的Python封装版本，简化了配置过程；而PyTorch-Kaldi结合了PyTorch的灵活性与Kaldi的强大功能。ESPNET专注于端到端语音识别，支持Python和PyTorch，在综合应用方面不如Librosa全面。 #### 四、音乐与音频分析软件 - **SPEK**（MacOS）：图形化音频分析工具，提供直观的声音频谱显示。 - 声谱图展示随时间变化的音频频谱；而频谱图为某一时间点上的音频频谱分布。声谱图中的水平线表示特定音高上持续发声的情况；波浪线条则代表颤音现象。 #### 五、音高与泛音分析 - **音高的感知**：人类对音高的感知呈现对数特性，例如A220到A440的差距与“A440”到“A880”的差距相等。 - MIDI标准将音高频率转换为数字编码，方便电子设备处理。泛音分析方面： - **丰富性**：更多的泛音使声音听起来更饱满；低频泛音让声音显得厚重有力，而高频泛音则增强穿透力； - **稳定性**：均衡且稳定的泛音频分布使得声音更加完美。 #### 六、结语 - 综合运用音乐基础与音频合成原理对于音乐创作和音频工程等领域至关重要。 - 利用工具如Librosa进行特征提取，可以深入分析音乐作品，并提高创作质量和效率。

使用openSMILE进行音频情感特征的批量提取

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本项目利用开源工具openSMILE对大量音频数据进行处理，自动提取其中的情感特征，旨在为情绪识别研究提供高效的数据分析方法。需要使用openSMILE批量提取音频情感特征的朋友可以下载相关代码。该代码能够实现openSMILE的批量处理功能。如果没有积分的话，可以在某宝上购买，价格很便宜哦。

MFCC.tar.gz_MFCC_MFCC特征提取_audio feature_音频特征提取_mfcc提取

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简介：本资源包提供MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取代码和文档，适用于音频处理与分析。包含从原始音频信号中抽取MFCC特征的工具和方法。 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是音频处理领域常用的一种特征提取方法，在语音识别、情感分析及音频分类等领域发挥着核心作用。它能够将原始的音频信号转换成一组参数，便于计算机理解和进一步处理。在MATLAB中实现MFCC通常包括以下步骤： 1. **预加重**：通过应用一阶滤波器（例如，预加重系数为0.97的一阶IIR滤波器）增强高频成分。这种操作模拟了人类听觉系统对高频声音的敏感度。 2. **分帧**：将连续音频信号分割成一系列短时窗口（如每段20毫秒），并设置重叠时间（例如，10毫秒），以便分析局部特性。 3. **窗函数应用**：在每个帧上使用窗函数（比如汉明窗或海明窗）来减少帧间干扰，并使信号边缘更加平滑。 4. **傅里叶变换**：对每段音频数据执行快速傅立叶变换（FFT），将时间域的信号转换为频率域表示。 5. **梅尔滤波器组应用**：在频谱上施加一组梅尔滤波器，通常有20到40个。这些过滤器模仿人类听觉系统对不同声音频率感知的不同密度。 6. **取对数运算**：将通过梅尔滤波器得到的输出值进行对数处理，以模拟人耳对于响度非线性的感知方式。 7. **倒谱计算**：使用离散余弦变换（DCT）来提取能量的主要部分，并保留前13至26个系数。这一步有助于去除高频噪声。 8. **动态特征分析**：为了捕捉信号随时间的变化，还可以计算MFCC系数的差分和双差分值。在提供的资料包中可能包含： - MATLAB代码文件（如.m文件）用于实现MFCC提取过程。 - 实验音频数据集供测试使用，这些样本涵盖了不同语言、情感及环境噪声等多种情况。通过以上资源的学习与实践，您可以深入了解并掌握MFCC的提取流程及其重要性。此外，该基础知识同样适用于其他类型的音频处理任务，例如语音识别系统开发或音乐分类等。在机器学习和深度学习模型中使用时，这些特征经常作为输入数据来训练实现特定目标的任务模型。

UrbanSound8K音频分类_ResNet源码

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本项目基于ResNet架构实现UrbanSound8K数据集的音频分类任务，旨在提高城市环境声音识别准确率。代码开源可应用于智能监控与辅助听力系统中。该项目的目标是使用ResNet-18架构对UrbanSound8K数据集中的环境声音进行分类，并且也利用Google的语音命令数据集进行同样的分类工作。对于URBANSOUND8K数据集，我们采用了两种不同的方法： **方法一：** 这是标准的train-dev-test拆分方式。在所有8732个数据点中，按照大约60-20-20的比例分配为训练、验证和测试部分。 1. 测试准确度：77.61% 这是使用标准分割方法报告的最佳测试准确性结果。 2. 训练准确率：100% 3. 验证准确性：77.26% **方法二：** 这是数据集创建者推荐的评估方案，即进行10倍交叉验证。在这个过程中，每个折叠中的所有数据都用于训练和验证阶段。在每一时期结束时获取并计算了平均值，包括验证准确性和训练损失等指标。这两种方法能够有效地评估ResNet-18架构在环境声音分类任务上的性能表现。

PyAudioAnalysis：Python音频分析工具包——特征提取、分类、分割及应用

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PyAudioAnalysis是一款功能强大的Python库，专门用于音频信号处理。它支持特征提取、分类和分割等操作，并提供丰富的应用场景，如语音识别和音乐信息检索。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频特征提取、分类、分段及应用的 Python 库。该文档提供了基本的信息概述；更多详情请参阅完整版 Wiki。近期更新： - 2020年9月12日：发布了一篇关于音频特征提取、分类和分段理论与实践的文章。 - 2019年11月19日：对库进行了主要重构，请在文档中报告任何发现的问题或不一致之处。 - 2018年8月12日：pyAudioAnalysis 已成功移植到 Python 3。概览： pyAudioAnalysis 库涵盖了广泛的音频分析任务。

城市声音分类：利用音频数据集，通过提取特征和运用深度学习模型来进行声音分类

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本项目旨在开发一种基于深度学习的声音分类系统，通过对城市环境中的音频数据进行特征提取与分析，实现对各类声音的有效识别。城市声音分类是一个重要的领域，它结合了环境声学、信号处理以及机器学习技术来识别与分类不同环境中出现的声音事件。在本项目中，我们利用音频数据集训练深度学习模型以实现对城市各种声音的自动分类。 1. **音频数据集**： - 音频数据集是模型训练的基础，通常包含多种类别的声样本。例如，UrbanSound8K是一个常用的公开数据库，内含44,734条长度为十秒的城市环境音片段，并且被归入十个主要类别。 - 数据集中声音类型的多样性对于提升模型的泛化能力至关重要，应该覆盖不同的声源、背景噪声以及录制条件。 2. **特征提取**： - 在处理音频信号时，首先需要将其转换成便于机器学习算法理解的形式。常见的方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和频谱图等。 - MFCC模拟了人类听觉系统的工作方式，在语音识别中被广泛使用，并且同样适用于城市声音分类任务。 - 频谱图，如短时傅立叶变换（STFT），可以提供时间与频率信息，帮助捕捉声音的动态变化特征。 3. **深度学习模型**： - 使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习架构对音频特征进行建模并分类。CNN对于图像及序列数据处理效果良好，能够捕获局部特性；而RNN则擅长于捕捉时间序列中的依赖关系。 - 结合这两种模型的使用方式，例如卷积循环神经网络（CRNN），可以同时利用时间和空间结构信息以提高声音分类的效果。 4. **预处理与增强**： - 数据预处理包括标准化、归一化等步骤，确保输入到模型的数据具有相似尺度范围。 - 通过随机剪裁、翻转以及添加噪声等方式进行数据增强能够增加训练样本的多样性，并提升模型在面对新情况时的表现能力。 5. **模型训练与优化**： - 应选择合适的损失函数（如交叉熵损失）来衡量预测结果和真实标签之间的差异。 - 使用诸如Adam或SGD等优化算法调整模型参数以最小化该损失值。 - 设置适当的批次大小及学习率，以便在保证收敛性的前提下加快训练速度。此外还需要采取早停策略防止过拟合，并利用验证集监控模型性能。 6. **评估与测试**： - 通过准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评价模型的性能。 - 使用独立于训练数据集合之外的数据进行最终测试，以确保其具有良好的泛化能力并且不会出现过拟合的问题。 7. **Jupyter Notebook**： - Jupyter Notebook提供了一个交互式的计算环境，在其中可以编写代码、运行程序并展示结果，非常适合用于数据分析和模型开发。 - 在Notebook中组织代码、可视化数据集及性能指标有助于更好地理解和协作项目进展。 8. **项目结构**： - 项目的主目录可能包含加载音频文件的脚本、预处理函数定义、网络架构设计以及训练与评估过程中的相关代码，还可能会有用于展示结果的数据可视化文档。通过上述步骤可以构建一个能够识别并分类城市声音事件的深度学习系统，并将其应用于噪声污染监测、智能安全防护及智能家居等多个领域中以提高城市的智能化水平。在实际应用过程中不断优化模型性能和扩大数据集规模将有助于进一步提升声源分类准确率与实用性。

Python音频特征提取实例

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本实例深入讲解如何使用Python进行音频文件特征提取，涵盖信号处理、频谱分析等技术，适用于初学者及进阶用户。 Python音频特征提取示例包括以下方法：bark、gamma、linear、mel、bfcc、gfcc、lfcc、lpc、mfcc、msrcc、ngcc、pncc、psrcc 和 rplp。

在MATLAB中提取音频特征

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本文介绍如何使用MATLAB工具箱来处理和分析音频信号，详细讲解了从音频文件中读取数据、预处理以及计算多种音频特征的方法。在音频处理领域，提取特征是至关重要的步骤，它有助于我们理解和分析音频信号。在这个MATLAB项目中，我们专注于使用特定的算法从音频中提取关键特征，包括短时过零率（ZCR）和短时能量（STE）。这些特征在语音识别、音乐分类、情感分析等多种应用中有广泛应用。让我们详细了解这两个主要的特征： 1. **短时过零率（Zero-Crossing Rate, ZCR）**：ZCR是衡量音频信号中幅度变化频率的一个指标，即信号从正变负或从负变正的次数。它反映了信号的突变程度。在语音识别中，ZCR可以帮助区分不同的元音和辅音，因为它们的过零率不同。在MATLAB中，可以计算每个小帧音频的ZCR以得到一个反映声音变化情况的数据向量。 2. **短时能量（Short-Time Energy, STE）**：STE是测量音频信号在一个较短时间内总的能量值。它反映了信号强度或响度的大小。高能量通常对应于大声或者复杂的音频段，而低能量可能表示静默或轻声细语的情况。在MATLAB中，计算每个小帧信号的短时能量一般通过取平方并求和的方式完成。项目中的其他文件可能会包含以下功能： - `computeFeaturesDirectory.m`：这是一个主函数，用于遍历指定目录下的所有音频文件，并对每一个文件调用相关代码以提取特征。 - `statistic.m`：可能包含了计算统计信息的程序，如平均值、标准差等。这些数据对于理解特征分布和异常情况非常有帮助。 - `computeAllStatistics.m`：这个函数可能整合了全部特征计算的功能，包括ZCR和STE以及其他潜在的重要特性，例如谱熵（Spectral Entropy）、频谱滚降（Spectral RollOff）以及频谱重心（Spectral Centroid）等。 - `myHist.m`：可能是用于可视化特征分布的自定义直方图函数。 - `ShortTimeEnergy.m`、`SpectralEntropy.m`、`SpectralRollOff.m` 和 `SpectralCentroid.m` 分别对应于短时能量计算、谱熵测量、频谱滚降评估以及频谱重心确定的功能模块。这些参数对于音频分析十分重要。通过上述MATLAB脚本，我们可以系统地提取出有用的音频特征，并为后续的深入分析和应用提供数据基础。例如，可以利用这些特征训练机器学习模型来进行语音识别或者音乐分类等任务；同时也可以用于情绪检测研究中。此项目提供了处理音频数据并提取重要信息的一个全面框架，对于所有对音频信号感兴趣的人来说都是一个宝贵的资源。

【特征抽取】利用MATLAB进行语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取.zip

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本资源提供基于MATLAB的语音信号处理代码，专注于Mel频率倒谱系数（MFCC）的提取。适用于声学特征分析和模式识别等领域研究。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程、便于更改的参数设置、清晰易懂的编程思路以及详细的注释说明。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。