网站文章内容一键排版功能,铜山网站建设,合肥网红打卡地,wordpress微信分享才能查看⚠申明#xff1a; 未经许可#xff0c;禁止以任何形式转载#xff0c;若要引用#xff0c;请标注链接地址。 全文共计3077字#xff0c;阅读大概需要3分钟 #x1f308;更多学习内容#xff0c; 欢迎#x1f44f;关注#x1f440;【文末】我的个人微信公众号#xf… ⚠申明 未经许可禁止以任何形式转载若要引用请标注链接地址。 全文共计3077字阅读大概需要3分钟 更多学习内容 欢迎关注【文末】我的个人微信公众号不懂开发的程序猿 个人网站https://jerry-jy.co/ ❗❗❗知识付费止白嫖有需要请后台私信或【文末】个人微信公众号联系我 语音识别--单声道转换与降采样 单声道转换与降采样一、任务需求二、任务目标1、掌握单声道转化方法2、掌握音频降采样方法 三、任务环境1、jupyter开发环境2、python3.63、tensorflow2.4 四、任务实施过程1、单声道转换2、降采样 五、任务小结 说明 单声道转换与降采样 一、任务需求
在本实验中我们将通过平均跨通道的样本将音频信号转换为单声道。
从应用的角度上看多声道转单声道与降采样都可以有效降低音频的大小当然伴随而来的是质量下降。但很多情况下并不是越清晰的音频越好因此单声道转换和降采样就能够派上大用途了。
要求在librosa中使用函数librosa.to_mono实现单声道转换的功能。
二、任务目标
1、掌握单声道转化方法
2、掌握音频降采样方法
三、任务环境
1、jupyter开发环境
2、python3.6
3、tensorflow2.4
四、任务实施过程
1、单声道转换
import librosafilename /home/jovyan/datas/sorohanro_-_solo-trumpet-06.hq.oggy, sr librosa.load(filename, monoFalse) y.shape (2, 117601) 从音频的shape上看得出来这是一个双声道的音频。
为了让你能看的更加清晰对声道变换理解的更加透彻我们在这里将双声道声波绘制出来。
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize(15,5))
# 绘制双声道声波第一个通道
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(y[0,:1000])
# 绘制双声道声波第二个通道
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(y[1,:1000],cg)这是同一个音频文件的双声道声波图接下来我们要将双声道音频转化为单声道。转化方法非常简单通过librosa.to_mono就可以实现。
y_mono librosa.to_mono(y)
y_mono.shape(117601,) plt.figure(figsize(15,2))
# 将双声道合并为一个通道
plt.plot(y_mono[:1000],cr)2、降采样
filename /home/jovyan/datas/sorohanro_-_solo-trumpet-06.ogg# 获取采样率
sr librosa.get_samplerate(filename)
sr22050 y, sr librosa.load(filename, srsr, monoFalse) len(y),sr(117601, 22050) # 使用resample降采样
y_8k librosa.resample(y, sr, 8000)
y.shape, y_8k.shape((117601,), (42668,)) 可以看到经过librosa.resample降采样后的音频采样点从117601降低到42668降低一半还多。
当然降采样的采样率并不能随意减少想象一下一个音频文件只有一个采样点会怎样所以通常来说在音频的一个最小周期上至少要保证两个采样点才可以。
为了比较降采样前后的变化我们播放两个声音。
import IPython.display as ipdipd.display(ipd.Audio(y,rate22050))ipd.display(ipd.Audio(y_8k,rate8000))听起来好像并没什么不同为了加强确认我们画出波形图看一看。
plt.figure(figsize(14,4))
plt.subplot(211)
plt.plot(y)
plt.subplot(212)
plt.plot(y_8k)五、任务小结
本节实验我们学习了如何将双声道转换为单声道并学习了音频降采样方法。
从波形图上看两个声音在细微上还是存在一些不同但差距不大如果并不是特别追求音频质量的话显然8k音频也是能用的最关键的是文件大小缩小了一半有余。
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