随着机器学习的发展，很多“历史遗留”问题有了新的解决方案。这些遗留问题中，有一个是音频标签化，即如何智能地给一段音频打上标签的问题，标签包括“吉他”、“男中音”、“流水声”、“嘻哈”、“节奏慢”、“重低音”等等，可以是多个标签。
一旦能正确的打上标签，特别是多个标签时，就能有效地应用于很多场景，比如分离出纯乐器的音频、聚合有男中音的音频、区分出有鸟叫的音频，等等。
本文从机器学习的思路，简单讲解如何解决音频标签化的问题。
如果想通过机器学习的办法来解决音频标签化的问题，那就跟其它问题的解决一样，需要考虑训练的模型，以及训练的样本。
（一）训练样本
这里的训练样本就是音频特征的数据集合。
音频特征有很多，比如频率、节拍、mfcc、过零率、短时能量、响度等等，其中的mfcc，是标签化的有效特征。那如何得到mfcc特征的数据集，是解决样本问题的关键。对于mfcc的概念，以及提取mfcc的办法，小程之前有介绍过，这里不再细说，读者可以关注“广州小程”微信公众号，并在相应的菜单项中查阅。
以下讲的音频特征都包括mfcc特征（也可以包括其它特征）。
为了得到音频特征的数据集（即训练样本），这里介绍两个办法，一个是自己找音频文件再提取出音频特征，另一个是使用google的audioset，这两个办法可以同时使用。当然，还有其它数据集可以使用，这个后续再介绍。
如果是自己找音频文件，则需要考虑找哪些音频文件。比如根据需要覆盖的种类，找一批有这个种类的音频文件，比如想提取“钢琴”的特征，就需要找一批钢琴曲（甚至对各个文件进行裁剪，剪切出有钢琴的片段）。根据机器学习的模型，选择是否需要同时叠加其它种类的特征。
在拿到音频文件后，可以使用VGGish模型来提取音频特征。大体的思路是，先把音频文件转换成mfcc图片，这时问题就变成了图片识别，跟音频已经没有关系，然后，图片需要进行切片，以960ms为一个切片，一个切片包括96个图片帧，一帧10ms，不重叠。每一帧都包括了64个mel频带。经过这个切片的处理后，就得到了音频特征的数据集。当然，对于96*64的切片，还可以用VGGish进一步处理，演变成适合自己模型的特征格式。
对应于VGG模型，有一个开源项目，地址是：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/audioset
对于音频特征的提取，除了VGG，还有其它的项目或模型也可以做到，这个小程另找机会来介绍。
另一个办法，是使用google的audioset。注意，google的audioset 是音频特征而非音频文件。
audioset是google在2017年开放的大规模的人工标签的音频数据集，包括人、动物、环境音、乐器与音乐流派等音频特征，一共有632个音频分类，超200万个样本（支持扩充），这些样本来源于YouTube的视频，当然经过了人工编辑。google这样描述这些样本分类，参考这个截图：
那具体有哪些分类标签呢，可参照这个文档的说明：https://github.com/audioset/ontology/blob/master/ontology.json，比如其中部分内容：
audioset的首页：
https://research.google.com/audioset/index.html
audioset的下载页面：
https://research.google.com/audioset/download.html
audioset数据集，包括两部分内容，一个是特征文件（超2G），这样下载：
下载后的特征文件，是这个样子的（都是record file）：
audioset的音频特征，是通过VGG模型生成的，是128维的特征值（是上面提到的96*64的向量的进一步的处理）。
audioset的另一部分内容，是样本的描述文件，内容包括每个样本对应的视频ID、起始与结束时间、标签ID（若干个），共有三个描述文件，如下面的截图说明：
那描述文件中的标签ID是怎么关联到具体的含义的呢？下面的截图能说明其中的关联：
图中的标签含义，就是上面提到的“标签文档”，即：
https://github.com/audioset/ontology/blob/master/ontology.json
以上，介绍了如何获取音频特征数据集的问题，接下来，就是训练模型的事情。
（二）训练模型
对于不同的样本格式，选择不同的训练模型。
比如对于audioset，可以选择YouTube-8M训练模型，对应的开源的启动项目是：
https://github.com/google/youtube-8m
这个youtube-8m项目，训练样本可以包括audioset跟youtube-8m的数据集。而对于自定义的样本格式，就需要在开源项目的基础上自行修改。youtube-8m基于tersorflow，而自行修改的项目一般也是基于tensorflow或更抽象的tflearn。
在训练模型与训练样本准备好后，就可以开始训练的工作，训练的过程会产生系列的checkpoint，也就是一系列的预测模型，这时应该用测试样本就行检测，寻找到最佳的预测模型，这个预测模型就是最终实用的机器。
机器学习的实现过程，包括特征提取、数据集生成、训练模型生成与调整、分类样本的收集，等等，涉及到很多处理细节，这里不作展开了。
总结一下，本文简单介绍了音频标签化的实现，包括训练样本的准备与训练模型的确定这两部分的内容，这里提供了一个实现的思路，但未提及更多相关细节的处理。