python语音信号时频分析_librosamadmom:音频和音乐分析

• 读取音频

• 提取特征Log-Mel Spectrogram

• MFCC

• 绘制波形图和梅尔频谱图

• prerequisites

  • install

• 起始点检测 onset detection tutorial

librosa

Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大

安装

pip install librosa

分析步骤

-专业名词：- sr：采样率、hop_length：帧移、overlapping：连续帧之间的重叠部分、n_fft：窗口大小、spectrum：频谱、spectrogram：频谱图或叫做语谱图、amplitude：振幅、mono：单声道、stereo：立体声

读取音频

# 加载音频data,sample_rate = librosa.load('./test.wav')print('data:',data.shape,'\nsample_rate:\n',sample_rate)

提取特征Log-Mel Spectrogram

• Log-Mel Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。

# 特征提取：Log-Mel Spectrogram特征melspec = librosa.feature.melspectrogram(data, sample_rate, n_fft=1024, hop_length=512, n_mels=128)# n_fft指的是窗的大小，这里为1024；hop_length表示相邻窗之间的距离，这里为512，也就是相邻窗之间有50%的overlap；n_mels为mel bands的数量，这里设为128print('Mel频率的维度(频域):',melspec.shape[0],'\nMel频率的时间帧长度(时域):',melspec.shape[1],'\nshow data:\n',melspec)# 转化为对数: Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)print('Mel频率的维度(频域):',logmelspec.shape[0],'\nMel频率的时间帧长度(时域):',logmelspec.shape[1],'\nshow data:\n',logmelspec)

MFCC

• MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征

# MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征mfccs = librosa.feature.mfcc(y=data, sr=sample_rate, n_mfcc=40)print('mfccs\n',mfccs.shape,mfccs)

绘制波形图和梅尔频谱图

plt.figure()plt.subplot(2, 1, 1)# 绘制波形图librosa.display.waveplot(data,sample_rate)plt.title('beat waveform')plt.subplot(2, 1, 2)# 绘制频谱图librosa.display.specshow(logmelspec, sr=sample_rate, x_axis='time', y_axis='mel')plt.title('Mel spectrogram')plt.tight_layout() #保证图不重叠plt.show()

madmom是什么？

• madmom是专注于music信息抽取的一个python开发包。
• madmom github

install

prerequisites

python=2.7+ 或python=3.5+

• numpy>=1.13.4
• scipy>=0.16
• cython>=0.25
• mido>=1.2.6
• pytest
• pyaudio
• pyfftw

install

• pip install madmom

音频信号处理

• 读取音频数据

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport madmomsignal,sample_rate = madmom.audio.signal.load_wave_file('data/sample.wav')print('sample',signal,type(signal),'\n sample rate',sample_rate)# 读取音频数字信号sig = madmom.audio.signal.Signal('data/sample.wav')print('sig',sig,'\n sample_rate',sig.sample_rate)# 将信号重采样framedsignal = madmom.audio.signal.FramedSignal(sig,frame_size=2048,hop_size=441)print('fs',framedsignal,framedsignal.frame_size,'\n [0]',framedsignal[0],'\n [10]',framedsignal[10] ,      '\n fps',framedsignal.fps,'\n num_frames',framedsignal.num_frames,'hop_size',framedsignal.hop_size)fs = madmom.audio.signal.FramedSignal(sig, frame_size=2048, fps=200)print('fs',fs,fs.frame_size,'\n [0]',fs[0],'\n [10]',fs[10] ,      '\n fps',fs.fps,'\n num_frames',fs.num_frames,'fs.hop_size',fs.hop_size)

• 短时傅里叶变换STFT
  • 声谱图：对原始信号进行分帧加窗后，可以得到很多帧，对每一帧做FFT(快速傅里叶变换)，傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号，把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可以得到声谱图。
  • DCT跟FFT的关系就是：FFT是实现DCT的一种快速算法。
  • STFT短时傅里叶变换，实际上是对一系列加窗数据做FFT。
  • 采样率Fs为16KHz，表示一秒钟内采样16000个点，这个时候如果音频长度是10秒，那么raw waveform中就有160000个值，值的大小通常表示的是振幅。
  • 原始信号
  • STFT
  • DCT(离散傅里叶变换
  • 声谱图

# STFTstft = madmom.audio.stft.STFT(fs)print('stft',stft,type(stft),stft[0])# 频谱图spec = madmom.audio.spectrogram.Spectrogram(stft)plt.imshow(spec[:, :200].T, aspect='auto', origin='lower')plt.show()

起始点检测 onset detection tutorial

• SuperFlux onset detection algorithm

from scipy.ndimage.filters import maximum_filterspec = madmom.audio.spectrogram.Spectrogram('data/sample.wav')print('spec',spec,type(spec))# calculate the differencediff = np.diff(spec, axis=0)# keep only the positive differencespos_diff = np.maximum(0, diff)# sum everything to get the spectral fluxsf = np.sum(pos_diff, axis=1)plt.figure()plt.imshow(spec[:, :200].T, origin='lower', aspect='auto')plt.show()plt.figure()plt.imshow(pos_diff[:, :200].T, origin='lower', aspect='auto')plt.show()plt.figure()plt.plot(sf)plt.show()