声纹识别代码python

声纹识别是一种基于语音信号的生物识别技术，可以用于人员身份验证、语音识别和语音合成等领域。在Python中，有一些常用的声纹识别库，如pyAudioAnalysis、librosa、scikit-learn等，这些库可以用于处理音频信号、提取声纹特征并进行模型训练和分类。

以下是一个简单的声纹识别代码示例：

import librosa
import numpy as np
from sklearn import svm

# 加载音频文件
def load_audio_file(file_path):
    audio_data, _ = librosa.load(file_path, sr=8000)
    return audio_data

# 提取声纹特征
def extract_feature(audio_data):
    stft = np.abs(librosa.stft(audio_data))
    mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=audio_data, sr=8000, n_mfcc=40).T, axis=0)
    chroma = np.mean(librosa.feature.chroma_stft(S=stft, sr=8000).T, axis=0)
    mel = np.mean(librosa.feature.melspectrogram(audio_data, sr=8000).T, axis=0)
    contrast = np.mean(librosa.feature.spectral_contrast(S=stft, sr=8000).T, axis=0)
    tonnetz = np.mean(librosa.feature.tonnetz(y=librosa.effects.harmonic(audio_data), sr=8000).T, axis=0)
    return np.hstack([mfccs, chroma, mel, contrast, tonnetz])

# 训练模型
def train_model(features, labels):
    model = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1)
    model.fit(features, labels)
    return model

# 测试音频文件
def predict(file_path, model):
    audio_data = load_audio_file(file_path)
    feature = extract_feature(audio_data)
    label = model.predict([feature])
    return label

# 训练集和标签
features = np.empty((0, 193))
labels = np.empty(0)
for i in range(1, 5):
    file_name = "speaker" + str(i) + ".wav"
    file_path = "data/" + file_name
    audio_data = load_audio_file(file_path)
    feature = extract_feature(audio_data)
    features = np.vstack([features, feature])
    labels = np.append(labels, i)

# 训练模型
model = train_model(features, labels)

# 测试音频文件
test_file_path = "test/speaker1.wav"
predicted_label = predict(test_file_path, model)
print("Predicted speaker:", predicted_label)

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