Python實作實時語音分類與音訊分析

音訊分析在語音識別、音樂分類等領域至關重要，Python 的 Librosa 庫提供強大的音訊分析工具。本文將結合 Librosa 和機器學習技術，構建一個實時語音分類系統，並深入探討音訊特徵提取、模型訓練和實時預測的流程。同時，我們將使用隨機森林模型作為分類器，並探討如何評估模型效能和應用於實際場景。

音訊分析特徵

音訊分析是音訊處理的一個重要方面，涉及提取音訊訊號的各種特徵，以便更好地理解和處理音訊資料。在這個章節中，我們將探討一些常見的音訊分析特徵，包括色度特徵、梅爾頻率倒譜係數（MFCCs）、節奏估計、零交叉率和頻譜對比。

色度特徵

色度特徵是音訊訊號的基本特徵之一，描述了音訊訊號的音色和和聲結構。色度特徵可以使用 Librosa 的 chroma_stft 函式計算。

import librosa
import numpy as np

# 載入音訊檔案
y, sr = librosa.load('audio_file.wav')

# 計算色度特徵
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)

# 顯示色度特徵
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(chroma_stft, x_axis='time')
plt.title('色度特徵')
plt.show()

梅爾頻率倒譜係數（MFCCs）

MFCCs 是另一種重要的音訊特徵，描述了音訊訊號的頻譜特性。MFCCs 可以使用 Librosa 的 mfcc 函式計算。

# 計算 MFCCs
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 顯示 MFCCs
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.title('MFCCs')
plt.show()

節奏估計

節奏估計是音訊分析的一個重要方面，描述了音訊訊號的節奏結構。節奏估計可以使用 Librosa 的 tempo 函式計算。

# 計算節奏估計
tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)

# 顯示節奏估計
print(f'節奏估計：{tempo} BPM')

零交叉率

零交叉率是音訊訊號的另一個重要特徵，描述了音訊訊號的零交叉點。零交叉率可以使用 Librosa 的 zero_crossing_rate 函式計算。

# 計算零交叉率
zero_crossing_rate = librosa.feature.zero_crossing_rate(y=y)

# 顯示零交叉率
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.semilogy(zero_crossing_rate.T)
plt.title('零交叉率')
plt.show()

頻譜對比

頻譜對比是音訊訊號的另一個重要特徵，描述了音訊訊號的頻譜對比。頻譜對比可以使用 Librosa 的 spectral_contrast 函式計算。

# 計算頻譜對比
spectral_contrast = librosa.feature.spectral_contrast(y=y, sr=sr)

# 顯示頻譜對比
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(spectral_contrast, x_axis='time')
plt.title('頻譜對比')
plt.show()

應用

這些音訊分析特徵可以應用於各種領域，包括語音識別、音樂分類、情感識別等。例如，MFCCs 可以用於語音識別，零交叉率可以用於音樂分類，頻譜對比可以用於情感識別。

音訊分析與視覺化

音訊分析是一個多面向的領域，涉及從音訊訊號中提取有用的資訊。這些資訊可以用於各種應用，從音樂分類到語音情感識別。以下將介紹音訊分析的一些關鍵概念和視覺化技術。

音訊特徵提取

音訊特徵提取是音訊分析的核心步驟之一。它涉及從音訊訊號中提取代表音訊訊號特性的數值。常用的音訊特徵包括梅爾頻率倒譜系數（MFCCs）、譜特徵和節奏特徵等。這些特徵可以用於音樂分類、語音識別和情感識別等任務。

音訊視覺化

音訊視覺化是指使用圖形方式來展示音訊訊號的特性。常用的音訊視覺化技術包括波形視覺化、LOUDNESS視覺化和頻譜視覺化等。波形視覺化可以顯示音訊訊號的時域特性，而LOUDNESS視覺化可以顯示音訊訊號的LOUDNESS特性。

波形視覺化

波形視覺化是一種簡單的圖形方式，顯示音訊訊號的時域特性。它可以用於一般訊號的概覽和模式識別。以下是使用Librosa和Matplotlib進行波形視覺化的示例程式碼：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入音訊檔案
audio_file = "sample_audio.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 建立波形圖
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title("音訊波形")
plt.xlabel("時間 (s)")
plt.ylabel("振幅")
plt.show()

這個程式碼載入一個音訊檔案，然後使用Librosa的waveshow函式建立一個波形圖。x軸代表時間，y軸代表音訊訊號的振幅。

LOUDNESS視覺化

LOUDNESS視覺化可以顯示音訊訊號的LOUDNESS特性。它可以用於音訊訊號的LOUDNESS分析和模式識別。以下是使用Librosa和Matplotlib進行LOUDNESS視覺化的示例程式碼：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入音訊檔案
audio_file = "sample_audio.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 計算LOUDNESS
loudness = librosa.feature.rms(y)

# 建立LOUDNESS圖
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(loudness)
plt.title("音訊LOUDNESS")
plt.xlabel("時間 (s)")
plt.ylabel("LOUDNESS")
plt.show()

這個程式碼載入一個音訊檔案，然後使用Librosa的rms函式計算LOUDNESS。然後使用Matplotlib建立一個LOUDNESS圖。

音訊分析的應用

音訊分析有許多應用，包括音樂分類、語音識別和情感識別等。以下是音訊分析的一些應用場景：

• 音樂分類：音訊分析可以用於音樂分類，例如根據音訊訊號的特性將音樂分類為不同的流派。
• 語音識別：音訊分析可以用於語音識別，例如根據音訊訊號的特性識別不同的語音命令。
• 情感識別：音訊分析可以用於情感識別，例如根據音訊訊號的特性識別不同的情感狀態。

音訊分析與視覺化

音訊分析是理解音訊訊號特性的重要步驟之一，而視覺化則是呈現分析結果的有效方式。在這篇文章中，我們將探討如何使用Python和librosa庫來分析和視覺化音訊訊號。

音量分析

音量是音訊訊號的重要特性之一，反映了音訊的強度或大聲程度。使用librosa庫，我們可以計算音訊訊號的RMS（Root Mean Square）能量，從而得到音量的測量。

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

audio_file = "cat_1.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 計算音量使用RMS能量
loudness = librosa.feature.rms(y=y)

# 將音量轉換為分貝（decibels）
loudness_db = librosa.power_to_db(loudness)

# 建立音量曲線圖
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveshow(loudness_db, sr=sr, x_axis='time')

plt.title("音量曲線")
plt.xlabel("時間（秒）")
plt.ylabel("音量（分貝）")

plt.show()

這段程式碼載入一個音訊檔案，計算其RMS能量，然後將其轉換為分貝。最後，建立了一個音量曲線圖，展示了音訊訊號的音量隨時間的變化。

音訊訊號的頻率分析

音訊訊號的頻率分析是理解其特性的另一個重要方面。使用librosa庫，我們可以生成音訊訊號的頻率譜圖。

# 生成頻率譜圖
spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
db_spectrogram = librosa.power_to_db(spectrogram, ref=np.max)

# 建立頻率譜圖
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(db_spectrogram, sr=sr, x_axis='time', y_axis='hz')

plt.title("頻率譜圖")
plt.xlabel("時間（秒）")
plt.ylabel("頻率（赫茲）")

plt.show()

這段程式碼生成了音訊訊號的頻率譜圖，展示了音訊訊號的頻率內容隨時間的變化。

內容解密：

在這篇文章中，我們使用了librosa庫來分析和視覺化音訊訊號。首先，我們載入了一個音訊檔案，然後計算了其RMS能量，從而得到音量的測量。接著，我們將音量轉換為分貝，然後建立了一個音量曲線圖。最後，我們生成了音訊訊號的頻率譜圖，展示了音訊訊號的頻率內容隨時間的變化。

圖表翻譯：

圖1：音量曲線圖 這個圖表展示了音訊訊號的音量隨時間的變化。x軸代表時間，y軸代表音量（分貝）。

圖2：頻率譜圖 這個圖表展示了音訊訊號的頻率內容隨時間的變化。x軸代表時間，y軸代表頻率（赫茲）。不同的顏色代表不同的頻率。

音訊分析中的視覺化技術

音訊分析是一個複雜的領域，涉及對音訊訊號進行處理和分析，以提取有用的資訊。其中，視覺化技術在音訊分析中扮演著重要的角色，能夠幫助我們更好地理解音訊訊號的特性和結構。

時域和頻域分析

音訊訊號可以在時域和頻域兩個不同的維度上進行分析。在時域上，音訊訊號可以被視為是一個隨時間變化的訊號，而在頻域上，音訊訊號可以被分解為不同的頻率成分。

時域視覺化

時域視覺化是指將音訊訊號在時域上進行繪製，通常使用波形圖來表示音訊訊號的時域特性。波形圖可以顯示音訊訊號的幅度和時序資訊，對於理解音訊訊號的時域特性非常有用。

頻域視覺化

頻域視覺化是指將音訊訊號在頻域上進行繪製，通常使用頻譜圖來表示音訊訊號的頻域特性。頻譜圖可以顯示音訊訊號的頻率成分和幅度資訊，對於理解音訊訊號的頻域特性非常有用。

音訊訊號的視覺化

音訊訊號可以使用不同的視覺化技術來表示，包括波形圖、頻譜圖和梅爾頻譜圖等。

波形圖

波形圖是一種時域視覺化技術，能夠顯示音訊訊號的時域特性。波形圖可以使用matplotlib庫來繪製，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa

audio_file = "sample_audio.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(y)
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Waveform")
plt.show()

頻譜圖

頻譜圖是一種頻域視覺化技術，能夠顯示音訊訊號的頻域特性。頻譜圖可以使用librosa庫來繪製，例如：

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt

audio_file = "sample_audio.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y, sr=sr)
db_spectrogram = librosa.power_to_db(spectrogram, ref=np.max)

plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(db_spectrogram, x_axis='time', y_axis='hz')
plt.title("Spectrogram")
plt.show()

梅爾頻譜圖

梅爾頻譜圖是一種特殊的頻譜圖，使用梅爾尺度來表示頻率。梅爾頻譜圖可以使用librosa庫來繪製，例如：

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt

audio_file = "sample_audio.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y, sr=sr)
db_spectrogram = librosa.power_to_db(spectrogram, ref=np.max)

plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(db_spectrogram, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.title("Mel Spectrogram")
plt.show()

音訊資料分析基礎

音訊資料分析是一個涉及多個領域的複雜過程，包括訊號處理、機器學習和資料視覺化。瞭解音訊資料的基本概念，例如波形、取樣率和離散性，是進行有效分析的關鍵。

音訊資料的基本概念

音訊資料是聲音的數字表示，通常以波形的形式存在。波形是時間和幅度的函式，描述了聲音的變化。取樣率是指每秒採集的音訊資料點的數量，通常以赫茲（Hz）為單位。音訊資料的離散性是指它是由離散的資料點組成的，而不是連續的。

音訊資料分析的重要性

音訊資料分析在各個領域中都有重要的應用，包括：

• 語音識別：音訊資料分析可以用於識別語音中的單詞和短語。
• 音樂分析：音訊資料分析可以用於分析音樂的結構和模式。
• 聲音分類：音訊資料分析可以用於分類不同的聲音，例如音樂、語音和噪音。

音訊資料分析的步驟

音訊資料分析的步驟包括：

1. 資料預處理：音訊資料需要進行預處理，以去除噪音和不需要的資料。
2. 特徵提取：從音訊資料中提取有用的特徵，例如頻譜和梅爾頻譜。
3. 模式識別：使用機器學習演算法識別音訊資料中的模式。
4. 結果解釋：解釋音訊資料分析的結果，例如識別語音中的單詞和短語。

音訊資料分析的工具和技術

音訊資料分析的工具和技術包括：

• Librosa：一個Python庫，提供音訊資料分析的功能。
• PyAudio：一個Python庫，提供音訊資料的錄製和播放功能。
• TensorFlow：一個機器學習庫，提供音訊資料分析的功能。

音訊資料分析的應用

音訊資料分析的應用包括：

• 語音助手：音訊資料分析可以用於語音助手，例如Siri和Google Assistant。
• 音樂推薦：音訊資料分析可以用於音樂推薦，例如Spotify和Apple Music。
• 聲音分類：音訊資料分析可以用於聲音分類，例如分類音樂、語音和噪音。

標題：音訊資料標記的旅程

在這個章節中，我們將踏上一段音訊資料標記的旅程，探索音訊捕捉、轉錄、分類和增強的各個方面。透過本章的學習，你將掌握音訊資料標記的基本工具和技術，並瞭解人工智慧和音訊處理的交叉點所帶來的無限可能。

音訊捕捉和轉錄

首先，我們將探索如何使用麥克風進行實時音訊捕捉，並使用隨機森林分類器進行語音分類。接著，我們將介紹 Whisper 模型，這是一種強大的音訊轉錄工具，能夠準確地將音訊資料轉換為文字。

音訊分類和增強

然後，我們將探索如何使用卷積神經網路（CNN）進行音訊分類，並建立音訊的視覺化表示——譜圖。同時，我們還將學習如何使用噪聲增強、時間拉伸和音高轉換等技術來增強音訊資料的強度。

Azure 認知服務

最後，我們將探索 Azure 認知服務的功能，包括語音轉文字和語音翻譯。透過 Azure 的強大功能，你將能夠輕鬆地將音訊資料轉換為文字，並實作語言翻譯。

技術要求

在本章中，我們將使用以下 Python 庫：

• openai-whisper：提供 Whisper 自動語音識別（ASR）模型的訪問
• librosa：提供音訊分析和處理的工具
• pytube：提供 YouTube 影片下載的功能
• transformers：提供預訓練模型和 NLP 任務的工具
• joblib：提供輕量級的 Python 管道和平行計算的功能

同時，我們還需要下載 FFmpeg 框架，以便處理音訊和影片檔案。

程式碼和資源

本章的程式碼和資源可在 GitHub 上找到，供您參考和下載。

內容解密：

在這個章節中，我們探索了音訊資料標記的各個方面，包括音訊捕捉、轉錄、分類和增強。透過 Whisper 模型和 Azure 認知服務的強大功能，你將能夠輕鬆地將音訊資料轉換為文字，並實作語言翻譯。

  flowchart TD
    A[音訊捕捉] --> B[轉錄]
    B --> C[分類]
    C --> D[增強]
    D --> E[Azure 認知服務]

圖表翻譯：

這個流程圖展示了音訊資料標記的各個步驟，從音訊捕捉到 Azure 認知服務的應用。透過這個流程，你將能夠將音訊資料轉換為文字，並實作語言翻譯。

實作即時語音分類系統

在人工智慧和機器學習的時代，實時語音分類系統已成為各個領域的重要工具。這些系統可以用於語音助手、語音控制的智慧裝置、機器人中的語音命令等應用。以下，我們將實作一個使用隨機森林分類器的實時語音分類系統。

系統目標

該系統的主要目的是區分人聲和背景噪音或非語音元素。透過使用scikit-learn庫中的隨機森林演算法，我們旨在建立一個能夠準確分類實時語音輸入的模型。

實際應用

實時語音分類系統的應用範圍廣泛，包括：

• 智慧家居和語音助手
• 汽車中的語音控制
• 自動化客服和語音認證系統
• 安全和監控系統

實作步驟

以下是實作實時語音分類系統的步驟：

1. 匯入必要庫：首先，我們需要匯入必要的Python庫，包括NumPy、sounddevice和scikit-learn。

import numpy as np import sounddevice as sd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score

2.  **捕捉語音樣本**：我們定義了一個`capture_audio`函式，使用sounddevice庫錄製實時語音。使用者被提示說話，然後函式捕捉指定時間（預設為5秒）的語音。
    ```python
def capture_audio(duration=5, sampling_rate=44100):
    print("Recording...")
    audio_data = sd.rec(int(sampling_rate * duration), samplerate=sampling_rate, channels=1, dtype='int16')
    sd.wait()
    return audio_data.flatten()

3. 收集訓練資料：collect_training_data函式收集語音和非語音樣本的訓練資料。對於正樣本（語音），使用者被提示說話，然後使用capture_audio函式錄製語音資料。對於負樣本（背景噪音或非語音），使用者被提示建立環境噪音而不說話。

def collect_training_data(num_samples=10, label=0): X = [] y = [] for _ in range(num_samples): input(“Press Enter and speak for a few seconds…”) audio_sample = capture_audio() X.append(audio_sample) y.append(label) return np.vstack(X), np.array(y)

4.  **訓練模型**：我們使用收集到的訓練資料訓練一個隨機森林分類器。
    ```python
X_voice, y_voice = collect_training_data(num_samples=10, label=1)
X_noise, y_noise = collect_training_data(num_samples=10, label=0)

X = np.vstack((X_voice, X_noise))
y = np.hstack((y_voice, y_noise))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)

5. 評估模型：最後，我們評估模型的效能使用準確率指標。

y_pred = clf.predict(X_test) print(“Accuracy:”, accuracy_score(y_test, y_pred))

## 語音分類器的實作
語音分類是一個重要的應用領域，涉及識別語音和非語音音訊。以下是使用隨機森林演算法實作語音分類器的步驟。

### 收集訓練資料
首先，需要收集語音和非語音音訊的訓練資料。這可以透過以下方式實作：
```python
# 收集正樣本（語音）
positive_X, positive_y = collect_training_data(num_samples=10, label=1)

# 收集負樣本（背景噪音或非語音）
negative_X, negative_y = collect_training_data(num_samples=10, label=0)

合併和打亂資料

然後，需要合併正樣本和負樣本的資料，並打亂資料以確保訓練和測試的平衡：

# 合併和打亂資料
X = np.vstack([positive_X, negative_X])
y = np.hstack([positive_y, negative_y])

切分資料

接下來，需要將資料切分為訓練和測試集：

# 切分資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

訓練語音分類器

定義一個 VoiceClassifier 類別，包含隨機森林模型。建立一個 VoiceClassifier 例項，並使用訓練資料訓練模型：

# 定義語音分類器類別
class VoiceClassifier:
    def __init__(self):
        self.model = RandomForestClassifier()

    def train(self, X_train, y_train):
        self.model.fit(X_train, y_train)

    def predict(self, X_test):
        return self.model.predict(X_test)

# 建立語音分類器例項
voice_classifier = VoiceClassifier()

# 訓練語音分類器模型
voice_classifier.train(X_train, y_train)

預測

最後，使用訓練好的模型預測測試集的標籤：

# 預測測試集
y_pred = voice_classifier.predict(X_test)

內容解密：

上述程式碼實作了語音分類器的基本步驟，包括收集訓練資料、合併和打亂資料、切分資料、訓練語音分類器和預測。這些步驟是語音分類的基礎，透過調整和最佳化模型，可以提高分類的準確性。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[收集訓練資料] --> B[合併和打亂資料]
    B --> C[切分資料]
    C --> D[訓練語音分類器]
    D --> E[預測]

這個流程圖描述了語音分類器的實作步驟，從收集訓練資料到預測測試集的標籤。

實作語音分類模型的實時推理

在語音分類任務中，實作一個能夠實時推理的模型是非常重要的。以下是使用 scikit-learn 和 sounddevice 等庫實作的語音分類模型的實時推理過程。

從技術架構視角來看，本文介紹了音訊分析中常用的幾種特徵提取方法，涵蓋了時域、頻域和時頻域的分析，並結合 Python 庫 Librosa 和 scikit-learn 演示了實際應用。透過分析這些特徵，可以深入理解音訊訊號的特性，為語音識別、音樂分類等應用奠定基礎。然而，目前音訊特徵提取的效能瓶頸在於高維度的資料處理和實時計算的需求。尤其是在處理大量音訊資料時，如何有效降低計算複雜度，同時保持特徵的準確性和完整性，仍是一項挑戰。對於需要低延遲的實時應用，例如語音互動和實時音樂分析，更高效的演算法和硬體加速是未來發展的關鍵。玄貓認為，隨著深度學習技術的發展，根據深度神經網路的音訊特徵提取方法將會更加普及，並在效能和準確性方面取得突破，同時也需要更多關注模型壓縮和硬體加速技術，以滿足實時應用場景的需求。未來，更精細的音訊特徵分析，結合上下文資訊和多模態資料的整合分析，將會推動音訊分析技術在更多領域的應用和發展。