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基于CNN的音频识别

基于CNN的音频识别

通过Inception v3和MobileNet对音频数据生成的时频图进行分类，来判断特定的音频类型。

依赖

建议使用Anaconda安装依赖，在mac上使用时，librosa和自带的matplotlib可能存在兼容性问题。

• librosa
• tensorflow
• scipy
• matplotlib
• numpy

训练

如果需要自己训练模型，需要准备好音频数据和对应的标注数据。

• 首先将音频数据放入./data/audio/ ，支持大部分常见音频格式，例如mp3、wav、flac等，对于m4a可能需要额外安装解码包。

• 将标注数据写入./data/train.xml，xml格式类似于：

   <dir audio_dir="audio">
   	<file audio_file="1.m4a">
   		<section type="1" start="19076" end="19233"/>
   		<section type="1" start="19076" end="19233"/>
   	</file>
   	<file audio_file="2.m4a">
   		<section type="1" start="19076" end="19233"/>
   	</file>
   </dir>

  其中audio_dir指向./data/audio/，audio_file代表文件名或者相对路径，type是此文件对应的类型，详细信息定义在./data/config.xml，start和end分别代表此音频片段的起始和结束时间，单位是毫秒；

• 修改./data/config.xml中的内容，格式类似于：

   <type>
   	<item name="type1">0</item>
   	<item name="type2">1</item>
   </type>

  需要注意这里的type值需要跟./data/train.xml保持一致。

• 数据准备好以后，按需修改./src/ml/train_config.xml中的内容，大部分保持默认即可，需要注意的是最后一项，architecture表示识别模型，因为项目是基于Google的CNN迁移学习脚本开发的，支持两种：Inception v3 和 MobileNet，前者的准确率最高，但模型大速度慢，后者与之相反。默认选用Inception v3。

  MobileNet支持多种规格，合法字段如mobilenet_0.25_128_quantized，第一个数字代表模型参数的多少，选择范围 [1.0, 0.75, 0.50, 0.25] ，第二个参数代表模型的输入图片的尺寸，选择范围 [224, 192, 160, 128] ，两者的数字越小代表模型越小，速度越快，准确度越低。

• 训练参数和数据准备完成后，进入项目根目录，执行train.py脚本，在默认参数下，最终生成的模型位于audio-toy/src/ml/model/output_graph.pb

   cd ./audio-toy
   python src/train.py

• 训练过程中的log会放在 audio-toy/src/ml/temp/retrain_logs中，可以使用tensorboard看到可视化的结果：

   tensorboard --logdir audio-toy/src/ml/temp/retrain_logs

使用

假设模型已经训练完毕，现在需要预测某个音频文件中某种特征声音出现的时机。同样进入项目根目录，执行apply.py脚本。如果路径均为之前的默认路径，那么可以直接使用下面的命令：

cd ./audio-toy
python src/apply.py \
        --audio /path/to/your/audio_file \
        --start 1000 \
        --end 5000

其中audio代表待预测的音频文件，start和end分别代表预测的起始和结束时间，单位是毫秒。程序会在console中输出预测结果。

关于人声识别

项目之初是希望在10毫秒量级上识别出人声，但是标准的人声数据难以寻找，而且还需要手动进行标注，目前没有找到合适的人声数据集，因此需要花费大量时间跟进数据问题。

• 目前人声数据集少且不平衡，目前人声训练数据总时长不到4分钟，按照25/15(ms)切片后可以生成9600/16000张时频图，其中浊音(voice)占了绝大部分(90%左右)，导致轻音(unvoice)识别不准确；同时人声数据绝大部分源自一名女生，数据缺少多样性；

• 即使在数据量严重匮乏的情况下，训练出的模型还是能够比较精确的定位人声起始点，数据待补充；

• 时频图的生成是基于stft，对于人声可能存在更好的特征，参见基于 TensorflowLite 在移动端实现人声识别。

特性和潜在问题

• 基于迁移学习，绝大部分参数不用重新训练，因此模型收敛速度快；而且这两类模型可以方便的转换成tf-lite，可以进一步减少模型尺寸，有利于移动端部署。

• 将音频识别转换成图像识别，利用cv上成熟的模型框架，提升识别准确度。

• 模型基于Google迁移学习的脚本开发，支持Inception v3和MobileNet，前者的准确率最高，但模型大速度慢，后者与之相反。现在看两者的accuracy相差不大，不过还需要进一步验证；

• 音频数据增强，目前训练没有对原始音频数据做进一步增强，为了提升模型的泛化性，类似的噪声增强等方法是有必要的；

• 移动端集成，移动端的集成需要有两部分工作，首先需要用c++重新实现stft和时频图，其次 MobileNet中最小的模型大概是970Kb，对于移动端而言还是过大，需要转换成tflite;

TODO

1. 人声数据集
2. 音频数据增强
3. tflite模型转换+移动端集成
4. 新的人声特征

参考

• 基于 TensorflowLite 在移动端实现人声识别
• UrbanSound
• Deep Convolutional Neural Networks and Data Augmentation for Environmental Sound Classification
• tensorflow-for-poets-2
• human-voice-dataset