篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

目录

基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

1. 项目结构

2. 环境配置

3.音频识别基础知识

(1) STFT和声谱图(spectrogram)    

(2) 梅尔频谱

(3) 梅尔频率倒谱MFCC

(4) MFCC特征的过程

4.数据处理

（1）数据集Urbansound8K 

（2）自定义数据集

（3）音频特征提取: 

5.训练Pipeline

6.预测demo.py

7.源码下载

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本项目将使用Pytorch，实现一个简单的的音频信号分类器，可应用于机械信号分类识别，鸟叫声信号识别等应用场景。 

项目使用librosa进行音频信号处理，backbone使用mobilenet_v2，在Urbansound8K数据上，最终收敛的准确率在训练集99%，测试集96%，如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的backbone和更多的数据增强方法。

【完整的项目代码】：基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

【尊重原创，转载请注明出处】：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120601437

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目录

1. 项目结构

2. 环境配置

3.音频识别基础知识

(1) STFT和声谱图(spectrogram)    

(2) 梅尔频谱

(3) 梅尔频率倒谱MFCC

(4) MFCC特征的过程

4.数据处理

（1）数据集Urbansound8K 

（2）自定义数据集

（3）音频特征提取: 

5.训练Pipeline

6.预测demo.py

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1. 项目结构

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2. 环境配置

pytorch==1.7.1,其他依赖库，请使用pip命令安装libsora和pyaudio,pydub等库

librosa==0.8.1pyaudio==0.2.11pydub==0.23.1

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3.音频识别基础知识

(1) STFT和声谱图(spectrogram)    

声音信号是一维信号，直观上只能看到时域信息，不能看到频域信息。通过傅里叶变换(FT)可以变换到频域，但是丢失了时域信息，无法看到时频关系。为了解决这个问题，产生了很多方法，短时傅里叶变换，小波等都是很常用的时频分析方法。  

短时傅里叶变换(STFT)，就是对短时的信号做傅里叶变换。原理如下：对一段长语音信号，分帧、加窗，再对每一帧做傅里叶变换，之后把每一帧的结果沿另一维度堆叠，得到一张图（类似于二维信号），这张图就是声谱图。

(2) 梅尔频谱

人耳能听到的频率范围是20-20000HZ，但是人耳对HZ单位不是线性敏感，而是对低HZ敏感，对高HZ不敏感，将HZ频率转化为梅尔频率，则人耳对频率的感知度就变为线性。    

例如如果我们适应了1000Hz的音调，如果把音调频率提高到2000Hz，我们的耳朵只能觉察到频率提高了一点点，根本察觉不到频率提高了一倍 。

将普通频率转化到Mel频率的公式是

在Mel频域内，人对音调的感知度为线性关系。举例来说，如果两段语音的Mel频率相差两倍，则人耳听起来两者的音调也相差两倍。

(3) 梅尔频率倒谱MFCC

:梅尔频率倒谱系数，简称MFCC，Mel-frequency cepstral coefficients)

• 梅尔频谱就是一般的频谱图加上梅尔滤波函数，这一步是为了模拟人耳听觉对实际频率的敏感程度
• 梅尔倒谱就是再对梅尔频谱进行一次频谱分析，具体就是对梅尔频谱取对数，然后做DCT变换，目的是抽取频谱图的轮廓信息，这个比较能代表语音的特征。
• 如果取低频的13位，就是最经典的语音特征mfcc了

(4) MFCC特征的过程

• 先对语音进行预加重、分帧和加窗；
• 对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；
• 将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；
• 在Mel频谱上面进行倒谱分析（取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来实现，
• 取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC，这个MFCC就是这帧语音的特征了

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4.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,类别定义如下：

data/UrbanSound8K/class_name.txt

air_conditionercar_hornchildren_playingdog_barkdrillingengine_idlinggun_shotjackhammersirenstreet_music

数据集下载：https://zenodo.org/record/1203745/files/UrbanSound8K.tar.gz

（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[audio/dataloader/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秒左右,建议每类的音频数据均衡
生产train和test数据列表：参考[audio/dataloader/create_data.py],train.txt和test.txt格式如下：

[path/to/audio.wav,labels_name]

如: 

ID1/audio.wav,label_names1ID2/audio.wav,label_names2...IDn/audio.wav,label_namesn

同时，你需要定义class_name，指定类别的序列，训练代码会根据你的class_name进行训练：

label_names1label_names2...label_namesn

（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）。

librosa提供python接口，在音频、乐音信号的分析中经常用到

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)# 计算音频信号的MFCCspec_image = librosa.feature.mfcc(y=wav, sr=sr)

librosa.feature.mfcc实现MFCC源码如下：

# -- Mel spectrogram and MFCCs -- #def mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm="ortho", lifter=0, **kwargs):    """Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs)    """    if S is None:        # 先调用melspectrogram，计算梅尔频谱，然后取对数:power_to_db        S = power_to_db(melspectrogram(y=y, sr=sr, **kwargs))    # 最后进行DCT变换    M = scipy.fftpack.dct(S, axis=0, type=dct_type, norm=norm)[:n_mfcc]    if lifter > 0:        M *= (1 + (lifter / 2) * np.sin(np.pi * np.arange(1, 1 + n_mfcc, dtype=M.dtype) / lifter)[:, np.newaxis])        return M    elif lifter == 0:        return M    else:        raise ParameterError("MFCC lifter= must be a non-negative number".format(lifter))

可以看到，librosa库中，梅尔倒谱就是再对梅尔频谱取对数，然后做DCT变换

关于librosa的使用方法，请参考：

1.  音频特征提取——librosa工具包使用 
2.  梅尔频谱(mel spectrogram)原理与使用 

5.训练Pipeline

（1）构建训练和测试数据

    def build_dataset(self, cfg):        """构建训练数据和测试数据"""        input_shape = eval(cfg.input_shape)        # 获取数据        train_dataset = AudioDataset(cfg.train_data, data_dir=cfg.data_dir, mode="train", spec_len=input_shape[3])        train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True,                                  num_workers=cfg.num_workers)        test_dataset = AudioDataset(cfg.test_data, data_dir=cfg.data_dir, mode="test", spec_len=input_shape[3])        test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False,                                 num_workers=cfg.num_workers)        print("train nums:".format(len(train_dataset)))        print("test  nums:".format(len(test_dataset)))        return train_loader, test_loader

由于librosa.load加载音频数据特别慢，建议使用cache先进行缓存，方便加速

def load_audio(audio_file, cache=False):    """    加载并预处理音频    :param audio_file:    :param cache: librosa.load加载音频数据特别慢，建议使用进行缓存进行加速    :return:    """    # 读取音频数据    cache_path = audio_file + ".pk"    # t = librosa.get_duration(filename=audio_file)    if cache and os.path.exists(cache_path):        tmp = open(cache_path, "rb")        wav, sr = pickle.load(tmp)    else:        wav, sr = librosa.load(audio_file, sr=16000)        if cache:            f = open(cache_path, "wb")            pickle.dump([wav, sr], f)            f.close()    # Compute a mel-scaled spectrogram: 梅尔频谱图    spec_image = librosa.feature.melspectrogram(y=wav, sr=sr, hop_length=256)    return spec_image

（2）构建backbone模型

backbone是一个基于CNN+FC的网络结构，与图像CNN分类模型不同的是，图像CNN分类模型的输入维度(batch,3,H,W)输入数据depth=3，而音频信号的梅尔频谱图是深度为depth=1，可以认为是灰度图，输入维度(batch,1,H,W)，因此实际使用中，只需要将传统的CNN图像分类的backbone的第一层卷积层的in_channels=1即可。需要注意的是，由于维度不一致，导致不能使用imagenet的pretrained模型。

当然可以将梅尔频谱图(灰度图)是转为3通道RGB图，这样就跟普通的RGB图像没有什么区别了，也可以imagenet的pretrained模型，如

# 将梅尔频谱图(灰度图)是转为为3通道RGB图spec_image = cv2.cvtColor(spec_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    def build_model(self, cfg):        if cfg.net_type == "mbv2":            model = mobilenet_v2.mobilenet_v2(num_classes=cfg.num_classes)        elif cfg.net_type == "resnet34":            model = resnet.resnet34(num_classes=args.num_classes)        elif cfg.net_type == "resnet18":            model = resnet.resnet18(num_classes=args.num_classes)        else:            raise Exception("Error:".format(cfg.net_type))        model.to(self.device)        return model

（3）训练参数配置

相关的命令行参数，可参考：

def get_parser():    data_dir = "/home/dataset/UrbanSound8K/audio"    train_data = "data/UrbanSound8K/train.txt"    test_data = "data/UrbanSound8K/test.txt"    class_name = "data/UrbanSound8K/class_name.txt"    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="训练的批量大小")    parser.add_argument("--num_workers", type=int, default=8, help="读取数据的线程数量")    parser.add_argument("--num_epoch", type=int, default=100, help="训练的轮数")    parser.add_argument("--class_name", type=str, default=class_name, help="类别文件")    parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=1e-3, help="初始学习率的大小")    parser.add_argument("--input_shape", type=str, default="(None, 1, 128, 128)", help="数据输入的形状")    parser.add_argument("--gpu_id", type=int, default=0, help="GPU ID")    parser.add_argument("--net_type", type=str, default="mbv2", help="backbone")    parser.add_argument("--data_dir", type=str, default=data_dir, help="数据路径")    parser.add_argument("--train_data", type=str, default=train_data, help="训练数据的数据列表路径")    parser.add_argument("--test_data", type=str, default=test_data, help="测试数据的数据列表路径")    parser.add_argument("--work_dir", type=str, default="work_space/", help="模型保存的路径")    return parser

配置好数据路径，其他参数默认设置，即可以开始训练了：

# data_dir是你的数据路径python train.py --data_dir="dataset/UrbanSound8K/audio1"

训练完成，使用mobilenet_v2,最终训练集准确率99%左右，测试集96%左右，看起来有点过拟合了。

如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的backbone，如resnet34,采用更多的数据增强方法，提高模型的泛发性。

完整的训练代码train.py：

import argparseimport osimport numpy as npimport torchimport tensorboardX as tensorboardfrom datetime import datetimefrom easydict import EasyDictfrom tqdm import tqdmfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.optim.lr_scheduler import StepLR, MultiStepLRfrom audio.dataloader.audio_dataset import AudioDatasetfrom audio.utils.utility import print_argumentsfrom audio.utils import file_utilsfrom audio.models import mobilenet_v2, resnetclass Train(object):    """Training  Pipeline"""    def __init__(self, cfg):        cfg = EasyDict(cfg.__dict__)        self.device = "cuda:".format(cfg.gpu_id) if torch.cuda.is_available() else "cpu"        self.num_epoch = cfg.num_epoch        self.net_type = cfg.net_type        self.work_dir = os.path.join(cfg.work_dir, self.net_type)        self.model_dir = os.path.join(self.work_dir, "model")        self.log_dir = os.path.join(self.work_dir, "log")        file_utils.create_dir(self.model_dir)        file_utils.create_dir(self.log_dir)        self.tensorboard = tensorboard.SummaryWriter(self.log_dir)        self.train_loader, self.test_loader = self.build_dataset(cfg)        # 获取模型        self.model = self.build_model(cfg)        # 获取优化方法        self.optimizer = torch.optim.Adam(params=self.model.parameters(),                                          lr=cfg.learning_rate,                                          weight_decay=5e-4)        # 获取学习率衰减函数        self.scheduler = MultiStepLR(self.optimizer, milestones=[50, 80], gamma=0.1)        # 获取损失函数        self.losses = torch.nn.CrossEntropyLoss()    def build_dataset(self, cfg):        """构建训练数据和测试数据"""        input_shape = eval(cfg.input_shape)        # 加载训练数据        train_dataset = AudioDataset(cfg.train_data,                                     class_name=cfg.class_name,                                     data_dir=cfg.data_dir,                                     mode="train",                                     spec_len=input_shape[3])        train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True,                                  num_workers=cfg.num_workers)        cfg.class_name = train_dataset.class_name        cfg.class_dict = train_dataset.class_dict        cfg.num_classes = len(cfg.class_name)        # 加载测试数据        test_dataset = AudioDataset(cfg.test_data,                                    class_name=cfg.class_name,                                    data_dir=cfg.data_dir,                                    mode="test",                                    spec_len=input_shape[3])        test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False,                                 num_workers=cfg.num_workers)        print("train nums:".format(len(train_dataset)))        print("test  nums:".format(len(test_dataset)))        return train_loader, test_loader    def build_model(self, cfg):        """构建模型"""        if cfg.net_type == "mbv2":            model = mobilenet_v2.mobilenet_v2(num_classes=cfg.num_classes)        elif cfg.net_type == "resnet34":            model = resnet.resnet34(num_classes=args.num_classes)        elif cfg.net_type == "resnet18":            model = resnet.resnet18(num_classes=args.num_classes)        else:            raise Exception("Error:".format(cfg.net_type))        model.to(self.device)        return model    def epoch_test(self, epoch):        """模型测试"""        loss_sum = []        accuracies = []        self.model.eval()        with torch.no_grad():            for step, (inputs, labels) in enumerate(tqdm(self.test_loader)):                inputs = inputs.to(self.device)                labels = labels.to(self.device).long()                output = self.model(inputs)                # 计算损失值                loss = self.losses(output, labels)                # 计算准确率                output = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)                output = output.data.cpu().numpy()                output = np.argmax(output, axis=1)                labels = labels.data.cpu().numpy()                acc = np.mean((output == labels).astype(int))                accuracies.append(acc)                loss_sum.append(loss)        acc = sum(accuracies) / len(accuracies)        loss = sum(loss_sum) / len(loss_sum)        print("Test epoch::3.3f,Acc::3.3f,loss::3.3f".format(epoch, acc, loss))        print("=" * 70)        return acc, loss    def epoch_train(self, epoch):        """模型训练"""        loss_sum = []        accuracies = []        self.model.train()        for step, (inputs, labels) in enumerate(tqdm(self.train_loader)):            inputs = inputs.to(self.device)            labels = labels.to(self.device).long()            output = self.model(inputs)            # 计算损失值            loss = self.losses(output, labels)            self.optimizer.zero_grad()            loss.backward()            self.optimizer.step()            # 计算准确率            output = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)            output = output.data.cpu().numpy()            output = np.argmax(output, axis=1)            labels = labels.data.cpu().numpy()            acc = np.mean((output == labels).astype(int))            accuracies.append(acc)            loss_sum.append(loss)            if step % 50 == 0:                lr = self.optimizer.state_dict()["param_groups"][0]["lr"]                print("[%s] Train epoch %d, batch: %d/%d, loss: %f, accuracy: %f，lr:%f" % (                    datetime.now(), epoch, step, len(self.train_loader), sum(loss_sum) / len(loss_sum),                    sum(accuracies) / len(accuracies), lr))        acc = sum(accuracies) / len(accuracies)        loss = sum(loss_sum) / len(loss_sum)        print("Train epoch::3.3f,Acc::3.3f,loss::3.3f".format(epoch, acc, loss))        print("=" * 70)        return acc, loss    def run(self):        # 开始训练        for epoch in range(self.num_epoch):            train_acc, train_loss = self.epoch_train(epoch)            test_acc, test_loss = self.epoch_test(epoch)            self.tensorboard.add_scalar("train_acc", train_acc, epoch)            self.tensorboard.add_scalar("train_loss", train_loss, epoch)            self.tensorboard.add_scalar("test_acc", test_acc, epoch)            self.tensorboard.add_scalar("test_loss", test_loss, epoch)            self.scheduler.step()            self.save_model(epoch, test_acc)    def save_model(self, epoch, acc):        """保持模型"""        model_path = os.path.join(self.model_dir, "model_:0=3d_:.3f.pth".format(epoch, acc))        if not os.path.exists(os.path.dirname(model_path)):            os.makedirs(os.path.dirname(model_path))        torch.jit.save(torch.jit.script(self.model), model_path)def get_parser():    data_dir = "/home/dataset/UrbanSound8K/audio"    train_data = "data/UrbanSound8K/train.txt"    test_data = "data/UrbanSound8K/test.txt"    class_name = "data/UrbanSound8K/class_name.txt"    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="训练的批量大小")    parser.add_argument("--num_workers", type=int, default=8, help="读取数据的线程数量")    parser.add_argument("--num_epoch", type=int, default=100, help="训练的轮数")    parser.add_argument("--class_name", type=str, default=class_name, help="类别文件")    parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=1e-3, help="初始学习率的大小")    parser.add_argument("--input_shape", type=str, default="(None, 1, 128, 128)", help="数据输入的形状")    parser.add_argument("--gpu_id", type=int, default=0, help="GPU ID")    parser.add_argument("--net_type", type=str, default="mbv2", help="backbone")    parser.add_argument("--data_dir", type=str, default=data_dir, help="数据路径")    parser.add_argument("--train_data", type=str, default=train_data, help="训练数据的数据列表路径")    parser.add_argument("--test_data", type=str, default=test_data, help="测试数据的数据列表路径")    parser.add_argument("--work_dir", type=str, default="work_space/", help="模型保存的路径")    return parserif __name__ == "__main__":    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print_arguments(args)    t = Train(args)    t.run()

6.预测demo.py

 【完整的项目代码】：基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

import osimport cv2import argparseimport librosaimport torchimport numpy as npfrom audio.dataloader.audio_dataset import load_audio, normalizationfrom audio.dataloader.record_audio import record_audiofrom audio.utils import file_utils, image_utilsclass Predictor(object):    def __init__(self, cfg):        # self.device = "cuda:".format(cfg.gpu_id) if torch.cuda.is_available() else "cpu"        self.device = "cpu"        self.class_name, self.class_dict = file_utils.parser_classes(cfg.class_name, split=None)        self.input_shape = eval(cfg.input_shape)        self.spec_len = self.input_shape[3]        self.model = self.build_model(cfg.model_file)    def build_model(self, model_file):        # 加载模型        model = torch.jit.load(model_file, map_location="cpu")        model.to(self.device)        model.eval()        return model    def inference(self, input_tensors):        with torch.no_grad():            input_tensors = input_tensors.to(self.device)            output = self.model(input_tensors)        return output    def pre_process(self, spec_image):        """音频数据预处理"""        if spec_image.shape[1] > self.spec_len:            input = spec_image[:, 0:self.spec_len]        else:            input = np.zeros(shape=(self.spec_len, self.spec_len), dtype=np.float32)            input[:, 0:spec_image.shape[1]] = spec_image        input = normalization(input)        input = input[np.newaxis, np.newaxis, :]        input_tensors = np.concatenate([input])        input_tensors = torch.tensor(input_tensors, dtype=torch.float32)        return input_tensors    def post_process(self, output):        """输出结果后处理"""        scores = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)        scores = scores.data.cpu().numpy()        # 显示图片并输出结果最大的label        label = np.argmax(scores, axis=1)        score = scores[:, label]        label = [self.class_name[l] for l in label]        return label, score    def detect(self, audio_file):        """        :param audio_file: 音频文件        :return: label:预测音频的label                 score: 预测音频的置信度        """        spec_image = load_audio(audio_file)        input_tensors = self.pre_process(spec_image)        # 执行预测        output = self.inference(input_tensors)        label, score = self.post_process(output)        return label, score    def detect_file_dir(self, file_dir):        """        :param file_dir: 音频文件目录        :return:        """        file_list = file_utils.get_files_lists(file_dir, postfix=["*.wav"])        for file in file_list:            print(file)            label, score = self.detect(file)            print("pred-label:, score:".format(label, score))            print("---" * 20)    def detect_record_audio(self, audio_dir):        """        :param audio_dir: 录制音频并进行识别        :return:        """        time = file_utils.get_time()        file = os.path.join(audio_dir, time + ".wav")        record_audio(file)        label, score = self.detect(file)        print(file)        print("pred-label:, score:".format(label, score))        print("---"*20)def get_parser():    model_file = "data/pretrained/model_075_0.965.pth"    file_dir = "data/audio"    class_name = "data/UrbanSound8K/class_name.txt"    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)    parser.add_argument("--class_name", type=str, default=class_name, help="类别文件")    parser.add_argument("--input_shape", type=str, default="(None, 1, 128, 128)", help="数据输入的形状")    parser.add_argument("--net_type", type=str, default="mbv2", help="backbone")    parser.add_argument("--gpu_id", type=int, default=0, help="GPU ID")    parser.add_argument("--model_file", type=str, default=model_file, help="模型文件")    parser.add_argument("--file_dir", type=str, default=file_dir, help="音频文件的目录")    return parserif __name__ == "__main__":    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    p = Predictor(args)    p.detect_file_dir(file_dir=args.file_dir)    # audio_dir = "data/record_audio"    # p.detect_record_audio(audio_dir=audio_dir)

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7.源码下载

 【完整的项目代码】：基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

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更多AI博客，请参考：

人体关键点检测需要用到人体检测，请查看鄙人另一篇博客：2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)_pan_jinquan的博客-CSDN博客

以上是关于基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章