经典的深度学习网络AlexNet使用数据扩充（Data Augmentation）的方式扩大数据集，取得较好的分类效果。在深度学习的图像领域中，通过平移、翻转、加噪等方法进行数据扩充。但是，在音频（Audio）领域中，如何进行数据扩充呢？

音频的数据扩充，主要有以下四种方式：

音频剪裁（Clip）
音频旋转（Roll）
音频调音（Tune）
音频加噪（Noise）

音频解析基于librosa音频库；矩阵操作基于scipy和numpy科学计算库。

以下是Python的实现方式：

音频剪裁

import librosa
from scipy.io import wavfile

y, sr = librosa.load("../data/love_illusion.mp3")  # 读取音频
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/love_illusion_20s.mp3", sr, y[20 * sr:40 * sr])  # 写入音频

音频旋转

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

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 读取音频
y = np.roll(y, sr*10)
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/raw/xxx_roll.mp3", sr, y)  # 写入音频

音频调音，注：cv库的resize函数含有插值功能。

import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 读取音频
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)  # 写入音频

音频加噪，注：在添加随机噪声时，保留0值，否则刺耳难忍！

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

y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3")  # 读取音频
wn = np.random.randn(len(y))
y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0)  # 噪声不要添加到0上！
print y.shape, sr
wavfile.write("../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3", sr, y)  # 写入音频

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By C. L. Wang @ 美图云事业部

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