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提示词:
我需要对一段音频进行分类,输入一段音频,输出判断结果为:1.笑声,2.掌声,3.未知。请用tensorflow2.0编写程序,使用卷积神经网络模型, mfcc特征识别 评估函数用softmax,我现在有且只有两类音频数据集,一是笑声,二是掌声,请给出程序,和数据集目录结构
给出一完整的代码,包括以下部分:
1.加载和预处理数据
2.构建和编译模型
3.训练模型并保存模型文件
4.加载模型文件
5.使用模型进行预测
*/
好的,针对您的需求,以下是使用 TensorFlow 2.0 编写的对音频进行分类的 Python 程序。我们将使用卷积神经网络模型和 MFCC 特征识别来对音频进行分类。程序如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
import librosa
import os
import numpy as np
# 定义分类类别
classes = ['laugh', 'applause', 'unknown']
# 定义 MFCC 参数
num_mfcc = 20
n_fft = 2048
hop_length = 512
num_segments = 5
# 定义每个段的时间长度
segment_duration = 1
# 定义采样率
sample_rate = 44100
# 定义目录结构
train_dir = './data/train'
val_dir = './data/val'
# 加载数据并预处理
def load_data(data_dir):
# 初始化数据和标签列表
data = []
labels = []
# 处理每个类别的文件夹
for i, cls in enumerate(classes):
cls_dir = os.path.join(data_dir, cls)
for audio_file in os.listdir(cls_dir):
file_path = os.path.join(cls_dir, audio_file)
# 加载音频文件
signal, sr = librosa.load(file_path, sr=sample_rate)
# 分割音频文件
n_samples = len(signal)
samples_per_segment = int(segment_duration * sample_rate / num_segments)
num_mfcc_vectors_per_segment = math.ceil(samples_per_segment / hop_length)
for j in range(num_segments):
start_sample = samples_per_segment * j
end_sample = start_sample + samples_per_segment
mfcc = librosa.feature.mfcc(signal[start_sample:end_sample], sr=sr,
n_fft=n_fft, n_mfcc=num_mfcc,
hop_length=hop_length)
mfcc = mfcc.T
if len(mfcc) == num_mfcc_vectors_per_segment:
data.append(mfcc.tolist())
labels.append(i)
# 转换标签列表为分类矩阵
labels = to_categorical(labels, num_classes=len(classes))
return np.array(data), np.array(labels)
# 加载和预处理训练数据
train_data, train_labels = load_data(train_dir)
# 加载和预处理验证数据
val_data, val_labels = load_data(val_dir)
# 构建和编译模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(classes), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型并保存模型文件
checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_accuracy', save_best_only=True, verbose=1)
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=16,
validation_data=(val_data, val_labels),
callbacks=[checkpoint])
# 加载模型文件
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 使用模型进行预测
def predict(filename):
signal, sr = librosa.load(filename, sr=sample_rate)
# 分割音频文件
n_samples = len(signal)
samples_per_segment = int(segment_duration * sample_rate / num_segments)
num_mfcc_vectors_per_segment = math.ceil(samples_per_segment / hop_length)
segments = []
for j in range(num_segments):
start_sample = samples_per_segment * j
end_sample = start_sample + samples_per_segment
mfcc = librosa.feature.mfcc(signal[start_sample:end_sample], sr=sr,
n_fft=n_fft, n_mfcc=num_mfcc,
hop_length=hop_length)
mfcc = mfcc.T
if len(mfcc) == num_mfcc_vectors_per_segment:
segments.append(mfcc.tolist())
# 转换为 NumPy 数组形式
segments = np.array(segments)
# 预测音频类别
predictions = model.predict(segments)
predicted_class_indices = np.argmax(predictions, axis=1)
return classes[predicted_class_indices[0]]
上述代码包括了以下几个部分:
- 加载和预处理数据函数:该函数可以加载音频数据集并对其进行预处理,包括分割音频和提取 MFCC 特征。
- 模型定义和编译:该部分定义了卷积神经网络模型,并使用 softmax 作为评估函数来进行编译。
- 模型训练和保存:该部分定义了模型的训练过程,并在每个 epoch 结束时保存最佳模型文件(即验证准确率最高的模型)。
- 模型加载:用于加载保存的最佳模型文件。
- 预测函数:该函数可以接受一个音频文件的文件路径,并使用已加载的模型来预测它的类别。
数据集的目录结构应该如下所示:
- data
- train
- laugh
- audio1.wav
- audio2.wav
- ...
- applause
- audio1.wav
- audio2.wav
- ...
- laugh
- val
- laugh
- audio1.wav
- audio2.wav
- ...
- applause
- audio1.wav
- audio2.wav
- ...
- laugh
- train
其中的 laugh
和 applause
分别表示两个不同的音频类别,train
和 val
则分别表示训练集和验证集。每个类别的文件夹中包含多个音频文件。
给出了实现的代码,代码分析,并进行了提示说明。看完上面的几秒的过程什么想法!远远不止如此!