基于深度聚类的单通道语音分离代码

时间: 2023-05-27 12:03:37 浏览: 61
本文提供一份基于深度聚类的单通道语音分离的代码实现,主要采用了Python和Keras框架。 1. 准备数据 首先需要准备两组音频数据,分别是混合语音和原始语音。可以自己录制或者下载一些现成的数据。 2. 数据预处理 将音频数据转换为频谱图,并对其进行归一化处理。 ```python import os import numpy as np import librosa def load_data(path): X = [] for filename in os.listdir(path): if "." not in filename: X.append(librosa.load(path + "/" + filename, sr = 16000)[0]) X = np.array(X) return X def create_spectrogram(data): n_fft = 1024 hop_length = 256 window = "hamming" eps = 1e-10 spectrograms = [] for i in range(data.shape[0]): spec = librosa.stft(data[i], n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, window=window) mag = np.abs(spec) mag = np.log10(eps + mag) mag -= mag.min() mag /= mag.max() spectrograms.append(mag) return np.array(spectrograms) def preprocess_data(mix_path, source_path): mix_data = load_data(mix_path) source_data = load_data(source_path) mix_spectrograms = create_spectrogram(mix_data) source_spectrograms = create_spectrogram(source_data) X, y = mix_spectrograms, source_spectrograms return X, y X_train, y_train = preprocess_data("train/mix", "train/source") X_test, y_test = preprocess_data("test/mix", "test/source") ``` 3. 构建模型 本例中采用了一个简单的多层感知器(MLP)模型,用于对频谱图进行聚类。 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation def build_model(input_size): model = Sequential() model.add(Dense(512, input_dim=input_size)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(256)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(128)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(64)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(input_size)) return model model = build_model(X_train.shape[1]) model.compile(loss='mse', optimizer='adam') ``` 4. 训练模型 使用训练集数据对模型进行训练,并保存权重。 ```python model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64) model.save_weights("weights.h5") ``` 5. 测试模型 使用测试集数据进行测试,并输出结果。 ```python def prediction_to_audio(prediction): n_fft = 1024 hop_length = 256 window = "hamming" spec = librosa.db_to_amplitude(prediction) signal = librosa.istft(spec, hop_length=hop_length, window=window) return signal def separate_audio(model, mix_data): mix_spectrogram = create_spectrogram([mix_data]) prediction = model.predict(mix_spectrogram) source_spectrogram = prediction_to_audio(prediction)[0] return source_spectrogram mix_data = librosa.load("test/mix/1.wav", sr=16000)[0] source_data = separate_audio(model, mix_data) librosa.output.write_wav("output.wav", source_data, sr=16000) ``` 以上就是基于深度聚类的单通道语音分离的代码实现。代码还可以通过优化模型结构、增加数据量等方式进行改进。

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