Python 音訊的資料擴充

SpikeKing發表於2018-04-12
Python音訊

經典的深度學習網路AlexNet使用資料擴充（Data Augmentation）的方式擴大資料集，取得較好的分類效果。在深度學習的影像領域中，通過平移、 翻轉、加噪等方法進行資料擴充。但是，在音訊（Audio）領域中，如何進行資料擴充呢？

音訊的資料擴充，主要有以下四種方式：

  • 音訊剪裁（Clip）
  • 音訊旋轉（Roll）
  • 音訊調音（Tune）
  • 音訊加噪（Noise）

音訊解析基於librosa音訊庫；矩陣操作基於scipy和numpy科學計算庫。

以下是Python的實現方式：

音訊剪裁

import librosa
from scipy.io import wavfile

y, sr = librosa.load("../data/love_illusion.mp3")  # 讀取音訊
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/love_illusion_20s.mp3", sr, y[20 * sr:40 * sr])  # 寫入音訊
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音訊旋轉

import librosa
import numpy as np
from scipy.io import wavfile

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 讀取音訊
y = np.roll(y, sr*10)
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/raw/xxx_roll.mp3", sr, y)  # 寫入音訊
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音訊調音，注：cv庫的resize函式含有插值功能。

import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 讀取音訊
ly = len(y)
y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze()
lc = len(y_tune) - ly
y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/raw/xxx_tune.mp3", sr, y_tune)  # 寫入音訊
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音訊加噪，注：在新增隨機噪聲時，保留0值，否則刺耳難忍！

import librosa
from scipy.io import wavfile
import numpy as np

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 讀取音訊
wn = np.random.randn(len(y))
y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0)  # 噪聲不要新增到0上！
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3", sr, y)  # 寫入音訊
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By C. L. Wang @ 美圖雲事業部

OK, that's all! Enjoy it!

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