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經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)AlexNet 使用數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data Augmentation）的方式擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，取得較好的分類效果。在深度學(xué)習(xí)的圖像領(lǐng)域中，通過平移、翻轉(zhuǎn)、加噪等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充。但是，在音頻（Audio）領(lǐng)域中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充呢？

本文和大家分享的就是python 音頻數(shù)據(jù)擴(kuò)充的一些小技巧，一起來看看吧，希望對(duì)大家學(xué)習(xí)python有所幫助。

　　音頻的數(shù)據(jù)擴(kuò)充主要有以下四種方式：

　　· 音頻剪裁（ Clip ）

　　· 音頻旋轉(zhuǎn)（ Roll ）

　　· 音頻調(diào)音（ Tune ）

　　· 音頻加噪（ Noise ）

　　音頻處理基于librosa 音頻庫(kù)；矩陣操作基于 scipy 和 numpy 科學(xué)計(jì)算庫(kù)。

　　以下是Python 的實(shí)現(xiàn)方式：

　　音頻剪裁

　　 import librosa from scipy.io import wavfile

　　y, sr = librosa.load("../data/love_illusion.mp3") # 讀取音頻 print y.shape, sr

　　wavfile.write("../data/love_illusion_20s.mp3", sr, y[20 * sr:40 * sr]) # 寫入音頻

　　音頻旋轉(zhuǎn)

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

　　y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻

　　y = np.roll(y, sr*10) print y.shape, sr

　　wavfile.write("../data/raw/xxx_roll.mp3", sr, y) # 寫入音頻

　　音頻調(diào)音

　　import cv2

　　import librosa

　　from scipy.io import wavfile

　　 y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻

　　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) # 寫入音頻

　　音頻加噪，注意：在添加隨機(jī)噪聲時(shí)，保留0 值，否則刺耳難忍！

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

　　y, sr = librosa.load("../data/raw/love_illusion_20s.mp3") # 讀取音頻

　　wn = np.random.randn(len(y))

　　y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0) # 噪聲不要添加到 0 上！ print y.shape, sr

　　wavfile.write("../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3", sr, y) # 寫入音頻

來源：網(wǎng)絡(luò)

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使用python如何擴(kuò)充音頻數(shù)據(jù)？

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