基于Tensorflow的环境声音分类

博客转自于:https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article/details/105708251#t2

前言

本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,或者识别环境中的声音类型(空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声)等，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。

环境准备

主要介绍libsora，PyAudio，pydub的安装，其他的依赖包根据需要自行安装。

Python 3.7
Tensorflow 2.1

安装依赖包

pip install pytest-runner
pip install librosa
pip install pyaudio
pip install pydub

训练分类模型

把音频转换成训练数据最重要的是使用了librosa
，使用librosa可以很方便得到音频的梅尔频谱（Mel Spectrogram），使用的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用tensorflow训练和预测。关于梅尔频谱具体信息读者可以自行了解，跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱（MFCCs）更多用于y1, sr1 = librosa.load(data_path, duration=2.97)
ps = librosa.feature.melspectrogram(y=y1, sr=sr1)
语音识别中，对应的API为librosa.feature.mfcc()。同样以下的代码，就可以获取到音频的梅尔频谱，其中duration参数指定的是截取音频的长度。

y1, sr1 = librosa.load(data_path, duration=2.97)
ps = librosa.feature.melspectrogram(y=y1, sr=sr1)

创建训练数据

根据上面的方法，我们创建Tensorflow训练数据，因为分类音频数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。创建create_data.py用于生成TFRecord文件。

首先需要生成数据列表，用于下一步的读取需要，audio_path为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在dataset/audio目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，如dataset/audio/狗叫声/······。每条音频数据长度大于2.1秒，当然可以可以只其他的音频长度，这个可以根据读取的需要修改，如有需要的参数笔者都使用注释标注了。audio是数据列表存放的位置，生成的数据类别的格式为音频路径\t音频对应的类别标签。读者也可以根据自己存放数据的方式修改以下函数。

def get_data_list(audio_path, list_path):sound_sum = 0audios = os.listdir(audio_path)f_train = open(os.path.join(list_path, 'train_list.txt'), 'w')f_test = open(os.path.join(list_path, 'test_list.txt'), 'w')for i in range(len(audios)):sounds = os.listdir(os.path.join(audio_path, audios[i]))for sound in sounds:sound_path = os.path.join(audio_path, audios[i], sound)t = librosa.get_duration(filename=sound_path)# [可能需要修改参数] 过滤小于2.1秒的音频if t >= 2.1:if sound_sum % 100 == 0:f_test.write('%s\t%d\n' % (sound_path, i))else:f_train.write('%s\t%d\n' % (sound_path, i))sound_sum += 1print("Audio：%d/%d" % (i + 1, len(audios)))f_test.close()f_train.close()if __name__ == '__main__':get_data_list('dataset/audio', 'dataset')

有了以上的数据列表，就可开始生成TFRecord文件了。最终会生成train.tfrecord和test.tfrecord。笔者设置的音频长度为2.04秒，不足长度会补0，如果需要使用不同的音频长度时，需要修改wav_len参数值和len(ps)过滤值，wav_len参数值为音频长度 16000 * 秒数，len(ps)过滤值为梅尔频谱shape相乘。

# 获取浮点数组
def _float_feature(value):if not isinstance(value, list):value = [value]return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))# 获取整型数据
def _int64_feature(value):if not isinstance(value, list):value = [value]return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))# 把数据添加到TFRecord中
def data_example(data, label):feature = {'data': _float_feature(data),'label': _int64_feature(label),}return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))# 开始创建tfrecord数据
def create_data_tfrecord(data_list_path, save_path):with open(data_list_path, 'r') as f:data = f.readlines()with tf.io.TFRecordWriter(save_path) as writer:for d in tqdm(data):try:path, label = d.replace('\n', '').split('\t')wav, sr = librosa.load(path, sr=16000)intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)wav_output = []# [可能需要修改参数] 音频长度 16000 * 秒数wav_len = int(16000 * 2.04)for sliced in intervals:wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])for i in range(5):# 裁剪过长的音频，过短的补0if len(wav_output) > wav_len:l = len(wav_output) - wav_lenr = random.randint(0, l)wav_output = wav_output[r:wav_len + r]else:wav_output.extend(np.zeros(shape=[wav_len - len(wav_output)], dtype=np.float32))wav_output = np.array(wav_output)# 转成梅尔频谱ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).reshape(-1).tolist()# [可能需要修改参数] 梅尔频谱shape ，librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).shapeif len(ps) != 128 * 128: continuetf_example = data_example(ps, int(label))writer.write(tf_example.SerializeToString())if len(wav_output) <= wav_len:breakexcept Exception as e:print(e)if __name__ == '__main__':create_data_tfrecord('dataset/train_list.txt', 'dataset/train.tfrecord')create_data_tfrecord('dataset/test_list.txt', 'dataset/test.tfrecord')

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。数据集下载地址
。以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。数据下载并解压到dataset目录下，生成数据列表代码如下。

# 创建UrbanSound8K数据列表
def get_urbansound8k_list(path, urbansound8k_cvs_path):data_list = []data = pd.read_csv(urbansound8k_cvs_path)# 过滤掉长度少于3秒的音频valid_data = data[['slice_file_name', 'fold', 'classID', 'class']][data['end'] - data['start'] >= 3]valid_data['path'] = 'fold' + valid_data['fold'].astype('str') + '/' + valid_data['slice_file_name'].astype('str')for row in valid_data.itertuples():data_list.append([row.path, row.classID])f_train = open(os.path.join(path, 'train_list.txt'), 'w')f_test = open(os.path.join(path, 'test_list.txt'), 'w')for i, data in enumerate(data_list):sound_path = os.path.join('dataset/UrbanSound8K/audio/', data[0])if i % 100 == 0:f_test.write('%s\t%d\n' % (sound_path, data[1]))else:f_train.write('%s\t%d\n' % (sound_path, data[1]))f_test.close()f_train.close()if __name__ == '__main__':get_urbansound8k_list('dataset', 'dataset/UrbanSound8K/metadata/UrbanSound8K.csv')

创建reader.py用于在训练时读取TFRecord文件数据。如果读者使用了其他的音频长度，需要修改一下tf.io.FixedLenFeature参数的值，为梅尔频谱的shape相乘的值。

import tensorflow as tfdef _parse_data_function(example):# [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shape相乘的值data_feature_description = {'data': tf.io.FixedLenFeature([16384], tf.float32),'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),}return tf.io.parse_single_example(example, data_feature_description)def train_reader_tfrecord(data_path, num_epochs, batch_size):raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)train_dataset = raw_dataset.map(_parse_data_function)train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000) \.repeat(count=num_epochs) \.batch(batch_size=batch_size) \.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)return train_datasetdef test_reader_tfrecord(data_path, batch_size):raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)test_dataset = raw_dataset.map(_parse_data_function)test_dataset = test_dataset.batch(batch_size=batch_size)return test_dataset

训练

接着就可以开始训练模型了，创建train.py。我们搭建简单的卷积神经网络，通过把音频数据转换成梅尔频谱，数据的shape也相当于灰度图，所以我们可以当作图像的输入创建一个深度神经网络。然后定义优化方法和获取训练和测试数据。input_shape设置为(128, None, 1))主要是为了适配其他音频长度的输入和预测是任意大小的输入。class_dim为分类的总数。

import tensorflow as tf
import reader
import numpy as npclass_dim = 10
EPOCHS = 100
BATCH_SIZE=32model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.applications.ResNet50V2(include_top=False, weights=None, input_shape=(128, None, 1)),tf.keras.layers.ActivityRegularization(l2=0.5),tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(),tf.keras.layers.Dense(units=class_dim, activation=tf.nn.softmax)
])model.summary()# 定义优化方法
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)train_dataset = reader.train_reader_tfrecord('dataset/train.tfrecord', EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE)
test_dataset = reader.test_reader_tfrecord('dataset/test.tfrecord', batch_size=BATCH_SIZE)

最后执行训练，每200个batch执行一次测试和保存模型。要注意的是在创建TFRecord文件时，已经把音频数据的梅尔频谱转换为一维list了，所以在数据输入到模型前，需要把数据reshape为之前的shape，操作方式为reshape((-1, 128, 128, 1))。要注意的是如果读者使用了其他长度的音频，需要根据梅尔频谱的shape修改。

for batch_id, data in enumerate(train_dataset):# [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shapesounds = data['data'].numpy().reshape((-1, 128, 128, 1))labels = data['label']# 执行训练with tf.GradientTape() as tape:predictions = model(sounds)# 获取损失值train_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, predictions)train_loss = tf.reduce_mean(train_loss)# 获取准确率train_accuracy = tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(labels, predictions)train_accuracy = np.sum(train_accuracy.numpy()) / len(train_accuracy.numpy())# 更新梯度gradients = tape.gradient(train_loss, model.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))if batch_id % 20 == 0:print("Batch %d, Loss %f, Accuracy %f" % (batch_id, train_loss.numpy(), train_accuracy))if batch_id % 200 == 0 and batch_id != 0:test_losses = list()test_accuracies = list()for d in test_dataset:# [可能需要修改参数】 设置的梅尔频谱的shapetest_sounds = d['data'].numpy().reshape((-1, 128, 128, 1))test_labels = d['label']test_result = model(test_sounds)# 获取损失值test_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(test_labels, test_result)test_loss = tf.reduce_mean(test_loss)test_losses.append(test_loss)# 获取准确率test_accuracy = tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(test_labels, test_result)test_accuracy = np.sum(test_accuracy.numpy()) / len(test_accuracy.numpy())test_accuracies.append(test_accuracy)print('=================================================')print("Test, Loss %f, Accuracy %f" % (sum(test_losses) / len(test_losses), sum(test_accuracies) / len(test_accuracies)))print('=================================================')# 保存模型model.save(filepath='models/resnet50.h5')

预测

在训练结束之后，我们得到了一个预测模型，有了预测模型，执行预测非常方便。我们使用这个模型预测音频，输入的音频会裁剪静音部分，所以非静音部分不能小于 0.5 秒，避免特征数量太少，当然这也不是一定的，可以任意修改。在执行预测之前，需要把音频裁剪掉静音部分，并且把裁剪后的音频转换为梅尔频谱数据。预测的数据shape第一个为输入数据的 batch 大小，如果想多个音频一起数据，可以把他们存放在 list 中一起预测。最后输出的结果即为预测概率最大的标签。

import librosa
import numpy as np
import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.load_model('models/resnet50.h5')# 读取音频数据
def load_data(data_path):wav, sr = librosa.load(data_path, sr=16000)intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)wav_output = []for sliced in intervals:wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])assert len(wav_output) >= 8000, "有效音频小于0.5s"wav_output = np.array(wav_output)ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).astype(np.float32)ps = ps[np.newaxis, ..., np.newaxis]return psdef infer(audio_path):data = load_data(audio_path)result = model.predict(data)lab = tf.argmax(result, 1)return labif __name__ == '__main__':# 要预测的音频文件path = ''label = infer(path)print('音频：%s 的预测结果标签为：%d' % (path, label))

其他

为了方便读取录制数据和制作数据集，这里提供了两个程序，首先是record_audio.py，这个用于录制音频，录制的音频帧率为44100，通道为1，16bit。

import pyaudio
import wave
import uuid
from tqdm import tqdm
import oss = input('请输入你计划录音多少秒：')CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = int(s)
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "save_audio/%s.wav" % str(uuid.uuid1()).replace('-', '')p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)print("开始录音, 请说话......")frames = []for i in tqdm(range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS))):data = stream.read(CHUNK)frames.append(data)print("录音已结束!")stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()if not os.path.exists('save_audio'):os.makedirs('save_audio')wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()print('文件保存在：%s' % WAVE_OUTPUT_FILENAME)
os.system('pau

创建crop_audio.py，笔者在训练默认训练2.04秒的音频，所以我们要把录制的硬盘安装每3秒裁剪一段，把裁剪后音频存放在音频名称命名的文件夹中。最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表，和生成TFRecord文件。

import os
import uuid
import wave
from pydub import AudioSegment# 按秒截取音频
def get_part_wav(sound, start_time, end_time, part_wav_path):save_path = os.path.dirname(part_wav_path)if not os.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)start_time = int(start_time) * 1000end_time = int(end_time) * 1000word = sound[start_time:end_time]word.export(part_wav_path, format="wav")def crop_wav(path, crop_len):for src_wav_path in os.listdir(path):wave_path = os.path.join(path, src_wav_path)print(wave_path[-4:])if wave_path[-4:] != '.wav':continuefile = wave.open(wave_path)# 帧总数a = file.getparams().nframes# 采样频率f = file.getparams().framerate# 获取音频时间长度t = int(a / f)print('总时长为 %d s' % t)# 读取语音sound = AudioSegment.from_wav(wave_path)for start_time in range(0, t, crop_len):save_path = os.path.join(path, os.path.basename(wave_path)[:-4], str(uuid.uuid1()) + '.wav')get_part_wav(sound, start_time, start_time + crop_len, save_path)if __name__ == '__main__':crop_len = 3crop_wav('save_audio', crop_len)

创建infer_record.py，这个程序是用来不断进行录音识别，录音时间之所以设置为 3 秒，保证裁剪静音部分后有足够的音频长度用于预测，当然也可以修改成其他的长度值。因为识别的时间比较短，所以我们可以大致理解为这个程序在实时录音识别。

import wave
import librosa
import numpy as np
import pyaudio
import tensorflow as tf# 获取网络模型
model = tf.keras.models.load_model('models/resnet50.h5')# 录音参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 3
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "infer_audio.wav"# 打开录音
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)# 读取音频数据
def load_data(data_path):wav, sr = librosa.load(data_path, sr=16000)intervals = librosa.effects.split(wav, top_db=20)wav_output = []for sliced in intervals:wav_output.extend(wav[sliced[0]:sliced[1]])if len(wav_output) < 8000:raise Exception("有效音频小于0.5s")wav_output = np.array(wav_output)ps = librosa.feature.melspectrogram(y=wav_output, sr=sr, hop_length=256).astype(np.float32)ps = ps[np.newaxis, ..., np.newaxis]return ps# 获取录音数据
def record_audio():print("开始录音......")frames = []for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):data = stream.read(CHUNK)frames.append(data)print("录音已结束!")wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')wf.setnchannels(CHANNELS)wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))wf.setframerate(RATE)wf.writeframes(b''.join(frames))wf.close()return WAVE_OUTPUT_FILENAME# 预测
def infer(audio_data):result = model.predict(audio_data)lab = tf.argmax(result, 1)return labif __name__ == '__main__':try:while True:# 加载数据data = load_data(record_audio())# 获取预测结果label = infer(data)print('预测的标签为：%d' % label)except Exception as e:print(e)stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()

Github地址：https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification_Tensorflow