WavAugment代码实现
时间: 2024-05-15 09:14:11 浏览: 16
WavAugment 是一种基于数据增强的技术,可以用于增加音频数据的多样性,从而提高音频模型的鲁棒性。以下是一个简单的 WavAugment 的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
import librosa
def load_audio(file_path, sample_rate):
# 加载音频文件并转换为指定采样率
signal, sr = librosa.load(file_path, sr=sample_rate)
return signal
def time_shift(signal, shift_range):
# 在时间轴上随机平移音频信号
shift = np.random.randint(-shift_range, shift_range)
return np.roll(signal, shift)
def pitch_shift(signal, pitch_range, sample_rate):
# 随机改变音频信号的音调
pitch = np.random.randint(-pitch_range, pitch_range)
return librosa.effects.pitch_shift(signal, sample_rate, n_steps=pitch)
def add_noise(signal, noise_level):
# 添加随机噪声
noise = np.random.randn(len(signal))
return signal + noise_level * noise
def time_stretch(signal, stretch_range):
# 随机改变音频信号的播放速度
stretch = np.random.uniform(stretch_range[0], stretch_range[1])
return librosa.effects.time_stretch(signal, stretch)
def augment_audio(file_path, sample_rate=16000, shift_range=1000, pitch_range=4, noise_level=0.005, stretch_range=(0.8, 1.2)):
# 加载音频文件
signal = load_audio(file_path, sample_rate)
# 数据增强
signal = time_shift(signal, shift_range)
signal = pitch_shift(signal, pitch_range, sample_rate)
signal = add_noise(signal, noise_level)
signal = time_stretch(signal, stretch_range)
return signal
```
在上述代码中,我们定义了五个不同的音频增强函数:时移、音高变化、添加噪声、变速和时间拉伸。这些函数可以随机组合使用,生成具有多样性的数据集。
例如,要使用时移和变速两种增强方法来增强一个音频文件,可以使用以下代码:
```python
signal = augment_audio('example.wav', shift_range=1000, stretch_range=(0.8, 1.2))
```
这将在时间轴上随机平移音频信号,然后随机改变音频信号的播放速度。