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使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

2019-05-10  本文已影响41人  AI研习社
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：

Audio Classification using FastAI and On-the-Fly Frequency Transforms

作者 |* John Hartquist*

翻译 | 胡瑛皓

校对 | 酱番梨 审核 | Pita 整理 | 立鱼王

原文链接：

https://towardsdatascience.com/audio-classification-using-fastai-and-on-the-fly-frequency-transforms-4dbe1b540f89

简介

目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。

点击原文查看文中涉及的代码，以及相关的notebooks。

音频文件转图像

起初把音频文件作为图像分类听起来有些怪异。图像是二维数据(其中包含RGBA等4个通道), 而音频文件通常是一维的 (可能包含2个维度的通道，单声道和立体声)。本文只关注单声道的音频文件。我们知道，每个音频文件会有一个采样率，即音频的每秒采样数。如果文件是一个3秒长采样率为44100Hz的声音片段，这就意味着文件是由 3*44100 = 132300 表示气压变化的连续数字组成。 librosa是Python中处理音频效果最好的库。

clip, sample_rate = librosa.load(filename, sr=None)
clip = clip[:132300] # first three seconds of file
image

虽然从上图可以感受到各时点音频的响亮或安静程度，但图中基本看不出当前所在的频率。为获得频率，一种非常通用的方案是去获取一小块互相重叠的信号数据，然后运行Fast Fourier Transform (FFT) 将数据从时域转换为频域。经过FFT处理后，我们可以将结果转换为极坐标，就得到不同频率的幅度和相位。虽然相位信息在某些情况下适用，本文中主要适用幅度信息，我们将其转换为分贝单位，因为耳朵是以对数尺度感知声音的。

n_fft = 1024  # frame length 
start = 45000 # start at a part of the sound thats not silence
x = clip[start:start+n_fft]
X = fft(x, n_fft)
X_magnitude, X_phase = librosa.magphase(X)
X_magnitude_db = librosa.amplitude_to_db(X_magnitude)
image

以1024为长度计算FFT，我们得到一个以1024为频点的频谱。谱的第二部分是多余的，因而实际处理我们只用前(N/2)+1个频点，在本例中也就是513。

我们用一个采样窗口长度为1024的FFT计算获取整个文件的频谱信息，每次计算向前滑动512个样本(hop length)，这样采样窗口就会互相重叠。第二个文件将产生步长为259的频谱，可以看作是一张二维图像。我们把这些操作称为短时傅里叶变化(STFT)，它可以提供一段时间内频率变化的信息。

stft = librosa.stft(clip, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)
stft_magnitude, stft_phase = librosa.magphase(stft)
stft_magnitude_db = librosa.amplitude_to_db(stft_magnitude)
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本例中我们可以看到那些有趣的频率，所有低于12500 Hz的数据。另外可以看到有相当多的无用的频点，这些信息并没有准确反映人类是如何感知频率的。事实上人类是以对数尺度的频率结合声音强弱来进行感知的。我们可以分辨对数尺度上相同‘距离’的频率，比如50Hz到100Hz，这感受如同400Hz到800Hz的变化。

这就是为什么许多人会用 melspectrogram 表示频谱的原因，该操作即将频点转换为梅尔刻度(mel scale)。用Librosa库，可以方便的把常规的谱数据转换为melspectrogram格式，我们需要定义有多少“点” ，并给出需要划分的最大最小频率范围。

mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(clip, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels, sr=sample_rate, power=1.0, fmin=fmin, fmax=fmax)
mel_spec_db = librosa.amplitude_to_db(mel_spec, ref=np.max)
image

上面的melspectrogram我采用的频点数为64(n_mels)。不同点在于，右侧图像里只关注20Hz到8000Hz的频率范围。 这样显著减少了从最初513点每时点进行转换的规模。

用fastai分类声音频谱

虽然我们可以分类原始声音波形数据，但目前更流行用melspectrogram分类音频，这种方法相当好用。那么我们需要将整个数据集用上述方法转换为频谱图。在GCP实例上用了所有CPU，我大约花了10分钟处理完这些数据。以下是我生成melspectrogram用到的参数:

n_fft = 1024
hop_length = 256
n_mels = 40
f_min = 20
f_max = 8000
sample_rate = 16000

本文从此处往下，我采用的都是NSynth数据集，该数据集由Google Magenta团队提供。该数据集非常有趣，是由305979个音符组成，每段长4秒。我裁剪了这个数据集，只保留用声学方法生成的音符，这样管理起来相对简单。分类目标是从10种乐器家族中分辨出音符是由哪个乐器家族产生的。

用fastai最新的data_block API，大大简化了构建DataBunch对象的过程，数据集包括所有频谱图像机器对应的标签—— 本例中用正则表达式通过解析文件名获得所有分类标签。

NSYNTH_IMAGES = 'data/nsynth_acoustic_images'
instrument_family_pattern = r'(\w+)_\w+_\d+-\d+-\d+.png$'
data = (ImageItemList.from_folder(NSYNTH_IMAGES)
          .split_by_folder()
          .label_from_re(instrument_family_pattern)
          .databunch())

数据一旦加载完成实例化预训练卷积神经网络 (CNN) ，这里用的是 resnet18，然后在频谱上做fine-tune。

learn = create_cnn(data, models.resnet18, metrics=accuracy)
learn.fit_one_cycle(3)
image

2分14秒后，模型在验证集(与训练集完全分离的数据集)上准确度达到了84% 。当然数据一定有一些过拟合，这里没有做数据增强或类似正则化的优化，不过这是一个很不错的开始!

利用fastai提供的ClassificationInterpretation类，可以快速查看错误是从哪来的，如下：

interp = ClassificationInterpretation.from_learner(learn)
interp.plot_confusion_matrix(figsize=(10, 10), dpi=60)
image

看起来木槌跟吉他有点混了，另外簧片声音月铜管乐器分不清。有了这些信息，我们可以更进一步查看这些乐器的频谱数据，看看是否可以调整参数，从而更好的分辨它们。

为什么在训练过程中生成频谱?

如果用图像分类音频效果这么好，你也许会问在训练过程中生成频谱图有什么好处(相对于之前的方法)。可能有这么几个原因:

  1. 生成图像的时间
    前例中，我们花了10分钟产生所有图像的频谱图。我经常会尝试不同的参数设置，或把melspectrogram换成简单的STFT，这样就需要重新生成所有图片，这样就很难快速测试不同的参数配置。

  2. 磁盘空间
    同样的每次生成数据集后，数据集就会占用大量磁盘空间，大小依赖于数据集以及变换。本例中，生成的数据占了1G空间。

  3. 数据增强
    提升图像分类器性能的一个最有效的策略是采用数据增强。常规图像变换诸如(rotating, flipping, cropping等) 在谱分类算法中可能不怎么用得上。但是我们可以处理基于时域的音频文件，然后再转换为频谱，最后进行分类。

  4. GPU 与 CPU
    过去我一直用 librosa 进行转换，主要用CPU。但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。

如何在训练过程中生成频谱？

前几天我一直在试验创建一个新的基于fastai的声音处理模块。后来参考great new fastai documentation，写出一个简单类用于加载原始音频文件，然后用PyTorch提供的方法使用GPU以批处理方式生成频谱。我也创建了一个 create_cnn 函数，裁剪预训练模型用以预测单通道数据(频谱) ，此前模型是使用3通道。让我惊喜的是，代码和图像分类器运行的速度差不多，不需要额外创建实际的图像。现在建立数据集的代码如下:

tfms = get_frequency_batch_transforms(n_fft=n_fft, 
                                      n_hop=n_hop, 
                                      n_mels=n_mels,
                                      sample_rate=sample_rate)
data = (AudioItemList
            .from_folder(NSYNTH_AUDIO)
            .split_by_folder()
            .label_from_re(instrument_family_pattern)
            .databunch(bs=batch_size, tfms=tfms))

fastai库支持预览批次中的数据:

data.show_batch(3)
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在预训练模型上进行fine tuning跟之前步骤一样，这里不同的是需要把卷积的第一层修改为只接收单通道数据 (感谢fastai论坛的David Gutman).

learn = create_cnn(data, models.resnet18, metrics=accuracy)
learn.fit_one_cycle(3)
image.gif

这一次训练多花了30秒，执行了3个epoch后在验证集上的精度为80%! 之前在CPU上创建整个数据集大约需要10分钟。这样就可以进行快速试验，可以微调频谱的参数，同时也可以对谱计算进行各种增强。

未来的工作

现在的方法已经可以通过不落地的方法直接生成不同谱的表示，我对如何通过数据增强改进原始音频文件非常感兴趣。在librosa库中有很多方法，从pitch shifting到time stretching，随机选出音频的一段，可以做很多实验。

同时比较感兴趣的地方是，如果预训练模型是基于声音图像(而不是基于图像的)，能否达到更好的精度。

最后感谢阅读本文! 如果有任何评论或改进请告诉我。你可以在以下地址找到所有代码和完整的笔记本：

https://github.com/sevenfx/fastai_audio.

资源

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