使用PyTorch对音频进行分类
作者 | Aakash
来源 | Medium
编辑 | 代码医生团队
什么是分类问题？
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。
机器学习中的分类问题示例包括：识别手写数字，区分垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中的不同蛋白质。
https://www.kaggle.com/c/jovian-pytorch-z2g
使用的数据集
为了演示分类问题的工作原理，将使用UrbanSound8K数据集。该数据集包括10种类别的城市声音：空调，汽车喇叭，儿童游戏，狗吠，钻探，enginge_idling，gun_shot，手提钻，警笛和street_music。
https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html
目的是将数据提供给模型（目前可以将其视为黑匣子），并确定模型预测的准确性。
数据集的结构
该数据集可以作为压缩包使用，大小约为5.6GB。与某些机器学习数据集不同，此特定数据集中的音频数据与元数据文件夹一起存在于10个不同的文件夹中，元数据文件夹包含名为“ UrbanSound8K.csv”的文件。
D:\DL\ZEROTOGANS\06-URBAN8K-CLASSIFICATION\DATA\URBANSOUND8K├───audio│ ├───fold1│ ├───fold10│ ├───fold2│ ├───fold3│ ├───fold4│ ├───fold5│ ├───fold6│ ├───fold7│ ├───fold8│ └───fold9└───metadata
大多数ML数据集都有训练/测试文件夹，每个文件夹分别包含用于训练和测试的数据。但是在此数据集中，所有文件夹中都可以使用所有（10）类数据。建议使用10折中的9折作为训练数据，其余的折作为测试数据。
依赖关系
import torchimport pandas as pdimport librosaimport numpy as npfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, random_splitimport librosa.displayimport matplotlib.pyplot as pltimport tarfileimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F
上面的库以python编程语言提供。专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。
https://anaconda.org/aakash_/pytorch-cuda
可视化数据
音频数据通常以波状图的形式可视化。波形图是由两个轴组成的图形。X轴表示时间，Y轴表示距平均位置（即振幅）的位移。以下代码行使用python中的librosa包为每个类显示一个波形图。最初提取每个音频文件的路径并将其存储在字典中。
classes=list(df["class"].unique())df=pd.read_csv("data/UrbanSound8K/metadata/UrbanSound8K.csv")paths=dict()for i in range(len(classes)): temp_df=df[df["class"]==classes[i]].reset_index() fold=temp_df["fold"].iloc[0] # The fold of the first audio sample for the specific class sample_name=temp_df["slice_file_name"].iloc[0] path="data/UrbanSound8K/audio/fold{0}/{1}".format(fold, sample_name)paths[classes[i]]=path
提取路径后，可以使用此词典显示波图。
for i, label in enumerate(classes): sample=paths[label] plt.clf() plt.title(label)data, sample_rate=librosa.load(sample) librosa.display.waveplot(data, sr=sample_rate)plt.show()
产生以下输出
每个班级的Waveplots。
产生特征
要将音频数据输入模型，必须将其转换为某种数字形式。在ML中音频数据通常会转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征向量。librosa软件包用于生成这些系数。此外该视频还提供了对MFCC的深入了解。
# Helper function to generate mfccsdef extract_mfcc(path): audio, sr=librosa.load(path) mfccs=librosa.feature.mfcc(audio, sr, n_mfcc=40) return np.mean(mfccs.T, axis=0)features=[]labels=[]folds=[]for i in range(len(df)): fold=df["fold"].iloc[i] filename=df["slice_file_name"].iloc[i] path="data/UrbanSound8K/audio/fold{0}/{1}".format(fold, filename) mfccs=extract_mfcc(path) features.append(mfccs) folds.append(fold) labels.append(df["classID"].iloc[i])features=torch.tensor(features)labels=torch.tensor(labels)folds=torch.tensor(folds)# Saving the dataset to disk to prevent re-Loadingtorch.save(features, "data/features_mfccs.pt")torch.save(labels, "data/labels.pt")torch.save(folds, "data/folds.pt")
定义模型
最初定义了两种模型都通用的基类。它主要包括用于为训练数据集和验证数据集计算损失（即模型的预测与实际类别的距离）的函数。
classAudioClassificationBase(nn.Module):deftraining_step(self, batch): images, labels = batch out = self(images) loss = F.cross_entropy(out, labels)return lossdefvalidation_step(self, batch): images, labels = batch out = self(images) loss = F.cross_entropy(out, labels) acc = accuracy(out, labels) return {'val_loss': loss.detach(), 'val_acc': acc}defvalidation_epoch_end(self, outputs): batch_losses = [x['val_loss'] for x in outputs] epoch_loss = torch.stack(batch_losses).mean() batch_accs = [x['val_acc'] for x in outputs] epoch_acc = torch.stack(batch_accs).mean() return {'val_loss': epoch_loss.item(), 'val_acc': epoch_acc.item()}
模型架构如下：
# Model 1classUrbanSound8KModel(AudioClassificationBase):def__init__(self):super().__init__()self.network=nn.Sequential( nn.Linear(input_size,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64,output_size), nn.Sigmoid() )defforward(self, x_batch):returnself.network(x_batch)# Model 2classUrbanSound8KModel2(AudioClassificationBase):def__init__(self):super().__init__()self.network=nn.Sequential( nn.Linear(input_size,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512,64), nn.ReLU(), nn.Linear(64,output_size), nn.Tanh() )defforward(self, xb):returnself.network(xb)model=UrbanSound8KModel()model2=UrbanSound8KModel2()
为了更快地进行训练，将模型与数据集一起移至GPU（图形处理单元）。请注意这仅在安装了cuda工具包的Nvidia GPU上有效。或者可以使用Kaggle部署其ML模型。Kaggle提供了基于云的GPU，每周可使用30个小时。
defget_default_device():if torch.cuda.is_available():return torch.device("cuda")return torch.device("cpu")device=get_default_device()device# Function to move data to the chosen default devicedefto_device(data, device):if isinstance(data, (list,tuple)):return [to_device(x, device) for x in data]return data.to(device, non_blocking=True)# Defining an instance that moves all the tensors (DataLoaders) into the default deviceclassDeviceDataLoader():def__init__(self, dl, device):self.dl = dlself.device = devicedef__iter__(self):for b inself.dl:yield to_device(b, self.device)def__len__(self):return len(self.dl)
所以现在模型看起来像这样
UrbanSound8KModel( (network): Sequential( (0): Linear(in_features=40, out_features=128, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ))UrbanSound8KModel2( (network): Sequential( (0): Linear(in_features=40, out_features=128, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=128, out_features=256, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=256, out_features=512, bias=True) (5): ReLU() (6): Linear(in_features=512, out_features=64, bias=True) (7): ReLU() (8): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True) (9): Tanh() ))
在每个模型训练了约50个时期后，第一个模型获得了1.769的验证损失和58％的验证精度。第二个模型产生约1.42的验证损失和约65％的验证精度。
Model 1Validationloss-> 1.7691158056259155, Validationaccuracy-> 0.5827487111091614Model 2Validationloss-> 1.4253952503204346, Validationaccuracy-> 0.6507228016853333
最后可以将模型保存到磁盘以防止重新训练。
torch.save(model.state_dict(), "outputs/model1.pth")torch.save(model2.state_dict(), "outputs/model2.pth")
为了重新加载模型，初始化模型的方式类似于初始化新模型，然后运行以下代码
model.load_state_dict(torch.load("outputs/model.pth"))model2.load_state_dict(torch.load("outputs/model2.pth"))
现在所有指标和超参数均已记录并成功加载回GPU。
结论
虽然这些模型可能不是最先进的架构，但它们可以作为一个人进入机器学习之旅的良好起点。通过实施诸如Dropout和Normalization等正则化技术，可以在更大程度上改善模型。学习率还可以根据“单周期策略”而变化。
代码可以在这里，在jovian.ml这是一个伟大的网站主机和运行jupyter笔记本电脑，登录ML指标等等。
https://jovian.ml/aakashshankar/urbansound8kclassification
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