《智能语音处理》实验篇 一 语音信号的读取、预处理及特征提取_利用语音信号采集与预处理和语音信号的特征提取做语音识别

实验一 语音信号的读取、预处理及特征提取

实验目的及要求

1、掌握语音信号的读取方法。
2、掌握利用 librosa 实现语音信号读取、显示的功能，掌握对原始语音信号，修改采样率、多通道-单通道转换、去静音、预加重的预处理方法。
3、掌握利用 librosa 实现 log-Spec、log-Fbank、MFCC 特征的提取。
4、掌握利用 matplotlib、librosa 实现语音信号及语音特征可视化的方法。

实验过程及实验结果分析

语音信号的读取

（一）利用自己的手机录制一段语音信号，实现下述功能
（1） 利用 librosa+ffmpeg 实现语音信号的读取，打印采样率、通道数、语音样本数、语音时长信息。
（2） 将输入语音改为单通道、采样率调整为 16000Hz,并将转换后的语音保存成wav 格式。

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import soundfile as sf

if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'test1.m4a'
    #打印采样率和通道信息
    data,fs = librosa.load(file_wav,sr=None,mono=False)
    t = librosa.get_duration(y=data, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, filename=None)
    print("采样率：",data.shape)
    print("时长：",t)
    print("通道数：",fs)
    #改为单通道，调整采样率并保存
    data1,fs1 = librosa.load(file_wav,sr=16000,mono=True)
    print("data1:",data1)
    print("fs1:",fs1)
    sf.write("test2.wav",data1,fs1)

    # #读取保存好的文件
    data3,fs3 = librosa.load('lsh2.wav',sr=16000)
    fig = plt.figure(1)
    ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)
    librosa.display.waveshow(data3,sr=fs3,ax=ax1)
    plt.show()
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语音信号的显示与去静音处理

（1）读取转换好的 wav 文件，并将 wav 波形显示出来。

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import soundfile as sf

if __name__ == "__main__":
  # #读取保存好的文件
    data3,fs3 = librosa.load('test2.wav',sr=16000)
    fig = plt.figure(1)
    ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)
    librosa.display.waveshow(data3,sr=fs3,ax=ax1)
    plt.show()
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（2）去除语音前后的静音，分别设置阈值为 10、30、60dB，并将去静音后的音频文件进行保存。
(3) 绘制去首尾静音前后的音频波形文件对比图。

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import soundfile as sf

if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'lsh2.wav'
    #静音消除
    data,fs = librosa.load(file_wav,sr=16000)
    print(len(data))
    yt1,index10 = librosa.effects.trim(data,top_db=10)
    print("10db",index10)
    yt2, index30 = librosa.effects.trim(data, top_db=30)
    print("30db", index30)
    yt3, index60 = librosa.effects.trim(data, top_db=60)
    print("60db", index60)

    fig,axs = plt.subplots(nrows=4,ncols=1)
    librosa.display.waveshow(data,sr=fs,ax=axs[0])
    librosa.display.waveshow(yt1,sr=fs,ax=axs[1])
    librosa.display.waveshow(yt2, sr=fs, ax=axs[2])
    librosa.display.waveshow(yt3, sr=fs, ax=axs[3])
    plt.show()
    sf.write('test_trim_10.wav', yt1,fs)
    sf.write('test_trim_30.wav', yt2, fs)
    sf.write('test_trim_60.wav', yt3, fs)
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（4）去除语音中所有的静音，分别设置阈值为 10、30、60dB，并将去静音后的音频文件进行保存。

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import soundfile as sf
if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'lsh2.wav'
    #消除全部静音
    y,fs = librosa.load(file_wav,sr=16000)
    #10db
    intervals1 = librosa.effects.split(y,top_db=10)
    print(intervals1)
    y_remix1 = librosa.effects.remix(y,intervals1)
    #30db
    intervals2 = librosa.effects.split(y, top_db=10)
    print(intervals2)
    y_remix2 = librosa.effects.remix(y, intervals2)
    #60db
    intervals3 = librosa.effects.split(y, top_db=10)
    print(intervals3)
    y_remix3 = librosa.effects.remix(y, intervals3)

    #绘图
    fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=3,sharex=True,sharey=True)
    librosa.display.waveshow(y,sr=fs,ax=axs[0][0])
    librosa.display.waveshow(y, sr=fs, ax=axs[0][1])
    librosa.display.waveshow(y, sr=fs, ax=axs[0][2])
    librosa.display.waveshow(y_remix1, sr=fs, ax=axs[1][0],offset=intervals1[0][0]/fs)
    librosa.display.waveshow(y_remix2, sr=fs, ax=axs[1][1], offset=intervals2[0][0] / fs)
    librosa.display.waveshow(y_remix3, sr=fs, ax=axs[1][2], offset=intervals3[0][0] / fs)
    #画分割线
    for interval in intervals1:
        axs[0][0].vlines(interval[0]/fs,-0.5,0.5,colors='r')
        axs[0][0].vlines(interval[1]/fs,-0.5,0.5,colors='r')
    for interval in intervals2:
        axs[0][1].vlines(interval[0] / fs, -0.5, 0.5, colors='r')
        axs[0][1].vlines(interval[1] / fs, -0.5, 0.5, colors='r')
    for interval in intervals3:
        axs[0][2].vlines(interval[0] / fs, -0.5, 0.5, colors='r')
        axs[0][2].vlines(interval[1] / fs, -0.5, 0.5, colors='r')
    plt.show()

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语音特征的提取

（1）利用实验(一)中生成的 wav 文件，进行 log-Spec 特征的提取并对提取的特征进行显示，打印提取特征的维度.

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import soundfile as sf

if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'test2.wav'
    y,fs = librosa.load(file_wav,sr=16000)
    frame_t = 25
    hop_length_t = 10

    win_length = int(frame_t*fs/1000)
    hop_length = int(hop_length_t*fs/1000)
    n_fft = int(2**np.ceil(np.log2(win_length)))

    print("nfft:{},win_len:{},hop_len:{}".format(n_fft,win_length,hop_length))
    S = np.abs(librosa.stft(y,n_fft=n_fft,hop_length=hop_length,win_length=win_length))

    fig = plt.figure()
    librosa.display.specshow(S, y_axis='linear', x_axis='time',hop_length=hop_length, sr=fs)
    plt.colorbar()
    plt.show()
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（2）对实验(一)中生成的 wav 文件进行预加重处理后，进行 log-Spec 特征的提取并对提取的特征进行显示。

# 预加重 pre-emphasis
if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'test2.wav'
    y, fs = librosa.load(file_wav, sr=16000)

    n_fft = 512
    win_length = 512
    hop_length = 160
    y_filt = librosa.effects.preemphasis(y)
    sf.write("test_trim_pre.wav", y_filt, fs)
    S = librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length)
    S = librosa.amplitude_to_db(np.abs(S))

    S_preemp = librosa.stft(y_filt, n_fft=512, hop_length=hop_length, win_length=win_length)
    S_preemp = librosa.amplitude_to_db(np.abs(S_preemp))

    fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)

    librosa.display.specshow(S, sr=fs, hop_length=hop_length, y_axis='linear', x_axis='time', ax=axs[0])
    axs[0].set(title='Original signal')

    img = librosa.display.specshow(S_preemp, sr=fs, hop_length=hop_length, y_axis='linear', x_axis='time', ax=axs[1])
    axs[1].set(title='pre-emphasis signal')
    fig.colorbar(img, ax=axs, format="%+2.f dB")
    plt.show()
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（3）对实验(一)中生成的 wav 文件进行 log-Fbank 特征的提取并设置 滤波器组的数目分别为 40、128。对提取的特征进行显示。

# fbank 特征
#滤波器组
if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'test2.wav'
    y,fs = librosa.load(file_wav,sr=16000)
    win_length =512
    hop_length = 160
    n_fft = 512
    n_mels= 40
    melfb = librosa.filters.mel(sr=fs, n_fft=n_fft,n_mels = n_mels,htk=True)
    print(melfb.shape)
    x = np.arange(melfb.shape[1])*fs/n_fft
    fig = plt.figure()
    plt.plot(x,melfb.T)
    plt.show()
    fig = plt.figure()
    fbank = librosa.feature.melspectrogram(y,
                                           sr = fs,
                                           n_fft = n_fft,
                                           win_length = win_length,
                                           hop_length = hop_length,
                                           n_mels = n_mels)
    print(fbank.shape)
    fbank_db  = librosa.power_to_db(fbank, ref=np.max)
    img = librosa.display.specshow(fbank_db, x_axis='time', y_axis='mel', sr=fs,fmax=fs/2,)
    fig.colorbar(img,format='%+2.0f dB')
    plt.title('Mel-frequency spectrogram')

    plt.show()
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（4）对实验(一)中生成的 wav 文件进行 MFCC 特征的提取、自行设置滤波器组的数目以及 mfcc 系数的数目，打印提取特征的维度，对提取的特征进行显示。

# # MFCC 特征
# 直接计算
if __name__ == "__main__":
    file_wav = 'lsh2.wav'
    y,fs = librosa.load(file_wav,sr=16000)

    win_length =512
    hop_length = 160
    n_fft = 512
    n_mels = 128
    n_mfcc = 20
    mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y,
                                 sr=fs,
                                 n_mfcc=n_mfcc,
                                 win_length = win_length,
                                 hop_length =hop_length,
                                 n_fft = n_fft,
                                 n_mels = n_mels
                                 )
    print(mfcc1.shape)

#     # 也可以提前计算好 log-power fbank特征来进行 mfcc的计算
    fbank = librosa.feature.melspectrogram(y=y,
                                           sr = fs,
                                           n_fft = n_fft,
                                           win_length = win_length,
                                           hop_length= hop_length,
                                           n_mels = n_mels)

    print(fbank.shape)
    fbank_db  = librosa.power_to_db(fbank, ref=np.max)

    mfcc2 = librosa.feature.mfcc(S = fbank_db,n_mfcc=20,sr = fs)
    print(mfcc2.shape)
    fig = plt.figure()
    img = librosa.display.specshow(mfcc1, x_axis='time')
    fig.colorbar(img)
    plt.title("MFCC")
    plt.show()
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敬请期待接下来的更新

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