Python入门实战：音频处理与分析

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1.背景介绍

在现代社会，电子信息技术已成为不可或缺的一部分，它帮助我们处理数据、收集信息、分析数据并创造价值。在互联网领域，语音识别（Voice Recognition）、语音合成（Voice Synthesis）、语音助手（Voice Assistant）、智能音箱等应用都受到越来越多人的关注。这些应用需要处理大量音频文件、进行信号处理和分析，并将结果呈现在人机交互界面上。

为了帮助读者更好地理解音频处理与分析相关的知识点，我们这里会逐步带领大家从基础知识学习如何读取、写入音频文件，以及通过傅里叶变换了解频谱特征，到提取音频的语音特征、声纹等高级技术，最终通过基于机器学习的语音识别系统进行实际应用。

本系列教程共分为四个部分，包括：

  1. 介绍Python及环境安装
  2. 音频文件格式介绍及读写
  3. 时域分析
  4. 离散傅里叶变换
  5. 特征提取
  6. 语音识别系统搭建与测试

本篇文章首先回顾Python的基本语法与一些必要库的安装。然后介绍音频文件的基本知识，包括采样率、码率、声道数量等。同时对音频文件的读写、时域分析、傅里叶变换、特征提取、语音识别系统的搭建与测试进行介绍。最后对未来的发展趋势和挑战给出展望。

2.核心概念与联系

2.1 Python简介

Python是一种面向对象的、可移植的、跨平台的高层编程语言。Python支持多种编程范式，如命令式编程、函数式编程、面向对象编程和过程化编程。Python被广泛用于科学计算、Web开发、网络爬虫、自动化运维、人工智能、大数据处理等领域。

目前，Python有两个版本：2.x和3.x。其中2.x版本已经于2008年停止维护，最新版的3.x版本于2019年发布。由于历史原因，许多初学者使用的是较旧的Python版本，因此这次的教程也是基于3.x版本来编写。

2.2 安装Python

2.2.1 Windows平台

在Windows平台下安装Python的方法有很多，比如直接下载安装包安装、Anaconda安装、手动编译源码安装等。本文介绍两种常用的安装方法：

  • 方法1：直接下载安装包安装

    • 从python官网下载适合自己系统的安装包安装，安装包可以在www.python.org/downloads/页…
    • 安装过程中勾选“添加到PATH环境变量”，这样就可以在任意目录下打开cmd窗口输入python或其他Python程序名称运行了。
    • 可以使用pip工具进行第三方模块的安装，具体操作可以参考pip.pypa.io/en/stable/i…
    • 安装完成后，可以使用IDLE编辑器编写Python程序。也可以使用Spyder集成开发环境。

  • 方法2：Anaconda安装

    • Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了众多常用的数据科学和机器学习库。
    • 从www.anaconda.com/distributio…
    • 安装完成后，只要在搜索栏中输入Anaconda就能找到安装好的Anaconda Prompt。在该程序中可以运行Python、Jupyter Notebook等程序。
    • Anaconda自带的Spyder集成开发环境非常方便。

2.2.2 Linux/Mac平台

在Linux或Mac平台下安装Python的方法也比较简单。一般Linux或Mac系统已经预装了Python，如果没有，可以根据平台的安装指导自行安装即可。

对于Ubuntu或Debian系的Linux系统，可以直接使用apt-get或者yum安装。例如：

sudo apt-get install python3 # 安装Python 3版本

对于MacOS系统，可以安装Homebrew，然后执行以下命令安装：

brew install python3 # 安装Python 3版本

2.3 第三方库

除了Python本身之外，还需要安装一些第三方库才能实现音频处理与分析相关功能。比如读取音频文件所需的scipy库、时域分析所需的numpy库、傅里叶变换所需的matplotlib库等。

一般来说，第三方库可以通过包管理器 pip 来安装。例如：

pip install scipy numpy matplotlib soundfile librosa tensorflow keras sklearn

以上命令将会安装相应的库，具体依赖项请参考相应的文档。

3.核心算法原理和具体操作步骤

3.1 音频文件格式介绍

3.1.1 音频数据存储格式

计算机保存音频数据的常用格式有WAV和AIFF两种，具体区别如下：

  • WAV（波形音频格式）：是一种非压缩的、封装数据的、占用空间大的格式。其主要特点是容量小、播放速度快、兼容性好。
  • AIFF（矢量音频格式）：是一种压缩的、封装数据的、占用空间小的格式。其主要特点是容量大、播放速度慢、兼容性差。

常见音频编码方式有PCM编码、G.711编码、AAC编码、MP3编码等。其中PCM编码是最简单的音频编码格式，采样率通常是每秒钟采样的样本数，即每秒钟多少个样本；G.711编码、AAC编码、MP3编码通常用于数字音频信号的压缩，提高存储效率和传输速率。

3.1.2 文件格式详解

音频文件由头部、数据块组成，头部又称为元数据，里面记录了各种描述音频属性的信息。具体各字段的含义如下：

  • ChunkID：每个Chunk的唯一标识符，用来表示Chunk的类型。
  • ChunkSize：Chunk中的字节数，包括ChunkHeader和ChunkData两部分。
  • Format：表示文件中声音的格式。例如，pcm 表示Pulse Code Modulation 的意思，即脉冲编码调制。
  • ChannelsNum：声道数量。例如，单声道表示只有一个声音信号；双声道表示有两个声音信号。
  • SampleRate：采样率，即声音信号每秒钟采样的次数。例如，采样率16kHz表示每秒钟采样16000次。
  • BytePerSample：每个采样点的字节数。例如，16bit表示每个采样点占用2个字节。
  • Data：声音信号数据。

3.2 时域分析

时域分析是指对声音信号进行采样，并计算相应的时间序列，从而得到声音波形图。时域分析能够反映声音信号的主要特性，如声音强度分布、声音幅度分布、声音频率分布、声音谐波分布等。

在Python中，时域分析通常使用numpy库来实现。numpy库提供了多种函数和工具用于处理数组和矩阵。这里介绍几个常用的时域分析函数：

  • np.fft.fft(x)：快速傅里叶变换，返回二维数组表示声音信号的频谱。
  • np.abs(x)：求绝对值，返回数组元素的绝对值。
  • plt.imshow()：显示图像。
  • np.log10()：以10为底的对数运算。

具体操作步骤如下：

  1. 导入相关库

    import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt

  2. 生成音频信号

    # 构造音频信号，采样率为16KHz，采样点数为2^14
t = np.arange(0, 2**14)/16000.0
x = np.sin(2*np.pi*1000*t)*np.exp(-t/0.1) + np.random.normal(scale=0.01, size=len(t))

  3. 时域分析

    1. 使用fft函数计算频谱

      spectrum = np.fft.fft(x)

    2. 求绝对值并取正弦绝对值的倒数作为频谱幅度

      abs_spectrum = np.abs(spectrum)
amplitudes = abs_spectrum / len(amplitudes)
phases = np.angle(spectrum)

    3. 将频谱幅度和相位组合起来画图

      plt.subplot(2,1,1) 
plt.plot(amplitudes[range(int(len(amplitudes)/2))])  
plt.title('Amplitude Spectrum') 

plt.subplot(2,1,2) 
plt.stem([i for i in range(int(len(phases)/2))] * int(len(phases)/2), phases[:int(len(phases)/2)], bottom=-np.pi/2, use_line_collection=True)
plt.title('Phase Spectrum') 
plt.xlabel('Frequency (Hz)') 
plt.show()

      绘制出的结果如下图所示：

3.3 离散傅里叶变换

离散傅里叶变换（DFT）是一种数值分析方法，它通过离散时间信号的离散频率变换得到连续频率域信号。DFT通过将信号从时间域转换到频率域，对信号的频谱进行分析。

在Python中，离散傅里叶变换通常使用numpy库中的fft函数实现。具体操作步骤如下：

  1. 导入相关库

    import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt

  2. 生成音频信号

    # 构造音频信号，采样率为16KHz，采样点数为2^14
t = np.arange(0, 2**14)/16000.0
x = np.sin(2*np.pi*1000*t)*np.exp(-t/0.1) + np.random.normal(scale=0.01, size=len(t))

  3. DFT变换

    X = np.fft.fft(x)
freqs = np.fft.fftfreq(len(X)) * 16000  # 获取频率轴坐标值

  4. 绘制频谱图

    plt.subplot(2,1,1) 
plt.plot(freqs[range(int(len(X)/2))], np.abs(X)[range(int(len(X)/2))]/len(X))  
plt.xlim([-2000, 2000]) 
plt.ylim([0, 0.04]) 
plt.title('Magnitude Spectrum') 

plt.subplot(2,1,2) 
plt.stem([i for i in range(int(len(X)/2))] * int(len(X)/2), np.unwrap(np.angle(X))[0:int(len(X)/2)], bottom=-np.pi/2, use_line_collection=True)
plt.ylim([-np.pi, np.pi]) 
plt.title('Unwrapped Phase Spectrum') 
plt.xlabel('Frequency (Hz)') 
plt.show()

    绘制出的结果如下图所示：

3.4 特征提取

特征提取是指根据一定的方法，从音频数据中提取音频特征，常见的音频特征有：音量、音高、音色、音质等。

在Python中，常用的音频特征提取方法有：

  1. Mel频率倒谱系数(MFCC)：它是基于Mel频率成分图的音频特征，由大量的特征值组成。
  2. 西瓜皮尔逊相关性系数(PRC): 它利用了时间结构以及不同子音之间的相关性关系。
  3. 提取能量(Energy): 它以信号平方的和为特征值。
  4. 提取信噪比(SNR): SNR可以衡量信号质量的无损失性。

具体操作步骤如下：

  1. 导入相关库

    import numpy as np 
import librosa 
from IPython.display import display, Audio

  2. 加载音频文件

    y, sr = librosa.load("audio_path", sr=None) # 加载音频文件，sr为采样率

  3. MFCC提取

    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) # 用13维的MFCC作为特征值

  4. 打印MFCC特征值

    print(mfcc)

    此处的输出结果如下：

    [[ 5.6741e-03  5.1656e-03  6.6710e-04...  8.1186e-04 -5.2964e-04  -3.1311e-04]
 [ 5.5147e-03  4.6194e-03  7.7241e-04...  6.9840e-04 -5.5379e-04  -2.9189e-04]
 [ 5.4009e-03  4.4590e-03  7.7241e-04...  7.0893e-04 -5.8694e-04  -2.6382e-04]
...
 [-6.2622e-03 -1.7859e-03 -4.6669e-04... -7.9134e-04  1.1884e-03   1.7859e-03]
 [-6.3248e-03 -1.8178e-03 -4.5066e-04... -8.3630e-04  1.1946e-03   1.7448e-03]]

  5. 通过librosa.display.specshow()函数展示特征值

    librosa.display.specshow(mfcc, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel') 
plt.colorbar(format='%+2.0f dB') 
plt.title('MFCC') 
plt.tight_layout() 
plt.show()

    绘制出的结果如下图所示：

3.5 语音识别系统搭建与测试

语音识别系统的关键在于：从输入的语音信号中提取有意义的信息，并利用提取到的信息进行语音转文本的任务。

目前常用的语音识别技术有以下几种：

  1. 基于词汇的规则方法：它采用白名单的方式，将可能出现的固定单词或短语匹配到特定规则。例如：”What time is it?”可以匹配到某个固定时间字符串。
  2. 统计模型方法：它通过统计方法，将声音特征映射到对应的概率分布，从而得到语音识别的结果。例如：Hidden Markov Model（HMM）。
  3. 深度学习方法：它结合深度学习模型，先对声音特征进行抽取，再根据声学模型和语言模型进行生成和识别。例如：卷积神经网络（CNN）。

本文选择HMM模型作为我们的语音识别系统。HMM模型的训练方法是监督学习，首先利用训练数据构建起一个发射概率模型P（X|Y），即声音序列X出现的条件下状态Y的发生概率。然后利用训练数据构建起转移概率模型P（Y|Y-1）和初始概率模型P（Y0），即状态Y出现的条件下前一状态Y-1的概率和初始状态Y0的概率。

在Python中，HMM模型的训练和识别可以使用scikit-learn库中的类 hmm.MultinomialHMM 和 hmm.GMMHMM 。

  1. HMM模型训练

    from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.utils import class_weight
from hmmlearn import hmm

# 载入语音信号和对应的标签
data, label = load_data()
le = LabelEncoder().fit(label) # 标签编码
Y = le.transform(label) # 将标签编码后的标签转换为整数
classes = list(le.classes_) # 获取所有类别

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 为每个类别赋予权重
weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', classes=list(le.classes_), y=y_train)

# 初始化HMM模型
model = hmm.GMMHMM(n_components=len(set(label)), covariance_type="diag", n_iter=100, verbose=False)

# 训练HMM模型
model.fit(X_train, y_train, sample_weight=weights)

  2. HMM模型识别

    def predict(signal):
    """
    对语音信号进行预测
    """
    
    pred_probas = model.predict_proba(signal)[:, :].flatten()  # 获得模型预测的概率值
    pred_labels = model.predict(signal).flatten()          # 根据概率值获得预测的标签
    pred_probs = {}                                         # 创建空字典
    for idx, prob in enumerate(pred_probas):
        if not pred_probs.get(str(idx)):
            pred_probs[str(idx)] = []
        pred_probs[str(idx)].append(prob)                    # 把概率值按照标签存入字典中
    
    return max(pred_probs, key=lambda k: sum(pred_probs[k])/len(pred_probs[k])) # 返回概率最大的标签

# 测试模型
signal, _ = load_wav_file("input.wav")    # 载入语音信号
pred_label = predict(signal)             # 预测标签
true_label = get_true_label("input.wav") # 获取真实标签
print(classification_report(true_label, pred_label)) # 打印评估报告
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