java实现计算音频文件的特征向量
时间: 2023-09-05 09:09:18 浏览: 54
要计算音频文件的特征向量,可以使用音频处理库,如TarsosDSP或Librosa等。下面是一个使用TarsosDSP库实现计算音频文件特征向量的示例代码:
```java
import be.tarsos.dsp.AudioDispatcher;
import be.tarsos.dsp.AudioEvent;
import be.tarsos.dsp.AudioProcessor;
import be.tarsos.dsp.io.TarsosDSPAudioInputStream;
import be.tarsos.dsp.io.jvm.JVMAudioInputStream;
import be.tarsos.dsp.mfcc.MFCC;
import javax.sound.sampled.*;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class AudioFeatureExtraction {
public static void main(String[] args) {
String audioFile = "audio.wav";
// 读取音频文件
File file = new File(audioFile);
AudioInputStream audioStream;
try {
audioStream = AudioSystem.getAudioInputStream(file);
} catch (UnsupportedAudioFileException | IOException e) {
e.printStackTrace();
return;
}
// 将音频流转换为TarsosDSP需要的格式
TarsosDSPAudioInputStream audioInputStream = new JVMAudioInputStream(audioStream);
// 创建MFCC对象
int sampleRate = (int) audioInputStream.getFormat().getSampleRate();
int bufferSize = 1024; // 缓冲区大小
int bufferOverlap = 0; // 缓冲区重叠大小
int mfccCoefficients = 13; // MFCC系数数量
MFCC mfcc = new MFCC(bufferSize, sampleRate, mfccCoefficients, 40, 300, 133.3334f, 22050.0f);
// 创建AudioDispatcher对象并注册处理器
AudioDispatcher dispatcher = new AudioDispatcher(audioInputStream, bufferSize, bufferOverlap);
dispatcher.addAudioProcessor(new AudioProcessor() {
@Override
public boolean process(AudioEvent audioEvent) {
float[] audioBuffer = audioEvent.getFloatBuffer();
// 计算MFCC特征向量
mfcc.process(audioBuffer);
double[] featureVector = mfcc.getMFCC();
// 处理特征向量
processFeatureVector(featureVector);
return true;
}
@Override
public void processingFinished() {
// 处理完成回调
}
});
// 启动处理
dispatcher.run();
}
public static void processFeatureVector(double[] featureVector) {
// 处理特征向量
// ...
}
}
```
上述代码使用TarsosDSP库将音频文件转换为TarsosDSP所需的格式,并通过MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)算法计算MFCC特征向量。你可以根据实际需求选择合适的特征提取方法和处理方式。请注意,上述代码只是演示了大致的实现思路,具体的特征提取和处理方法需要根据实际情况进行选择和实现。