使用 Python 根据其特征相似性将音频信号分组
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【中文标题】使用 Python 根据其特征相似性将音频信号分组【英文标题】:sort audio signals into groups based on its feature similarity using Python 【发布时间】:2021-05-20 06:54:46 【问题描述】:我已将包含所有英文字母(A、B、C、D 等)的音频文件拆分为单独的音频 .wav 文件块。我想将每个字母归为一组。例如,我希望将字母 A 的所有音频文件分组到一个文件夹中。那么我将有 26 个文件夹由相同字母的不同发音组成。
我已经搜索过这个,我发现了一些关于 K-mean 聚类的工作,但我无法达到我的要求。
【问题讨论】:
【参考方案1】:首先,您需要将声音转换为适合进一步处理的表示,因此您可以应用分类或聚类算法的一些特征向量。
对于音频,典型的选择是基于频谱的特征。要处理声音,librosa 会很有帮助。
由于声音具有不同的持续时间,并且您可能希望每次录音都有一个固定大小的特征向量,因此您需要一种在一系列数据之上构建单个特征向量的方法。在这里,可以使用不同的方法,具体取决于您的数据量和标签的可用性。假设您的录音数量有限且没有标签,您可以从简单地将几个向量堆叠在一起开始。平均是另一种可能性,但它会破坏时间信息(在这种情况下可能没问题)。训练某种 RNN 来学习作为隐藏状态的表示是最强大的方法。
看看这个相关的答案:How to classify continuous audio
【讨论】:
以上是关于使用 Python 根据其特征相似性将音频信号分组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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