# NOISE def noise(data): noise_amp = 0.035*np.random.uniform()*np.amax(data) data = data + noise_amp*np.random.normal(size=data.shape[0]) return data # STRETCH def stretch(data, rate=0.8): return librosa.effects.time_stretch(data, rate) # SHIFT def shift(data): shift_range = int(np.random.uniform(low=-5, high = 5)*1000) return np.roll(data, shift_range) # PITCH def pitch(data, sampling_rate, pitch_factor=0.7): return librosa.effects.pitch_shift(data, sampling_rate, pitch_factor)

这段代码是一个数据增强的函数，包含了四种数据增强方法：噪声、拉伸、移位和音高变化。

- noise：给原始数据添加高斯噪声，通过随机生成的噪声幅度和形状来模拟真实世界中的噪声。
- stretch：对原始数据进行时间拉伸，改变数据的时间轴尺度，增加数据的多样性。
- shift：对原始数据进行位移，将数据在时间轴上平移，增加数据的多样性。
- pitch：对原始数据进行音高变化，改变数据的频率，增加数据的多样性。

这些数据增强方法都可以通过随机生成的参数来模拟不同的变化，从而生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力。这些方法在音频处理中应用广泛，可以有效地提高音频分类和识别的性能。

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把下方函数转化成公式或者算法伪代码def AddRandom(noise_std,x_train,min,max): x_train = pd.DataFrame(x_train) m=x_train.shape[0] n=x_train.shape[1] #生成Mask掩码 Mask = matlab.rand(m,n) for i in range(0,m): for j in range(0,n): if Mask[i,j]<=noise_std: loc_ij = x_train.iloc[i,j] if(loc_ij==0): loc_ij=max Mask[i,j]=np.random.uniform(0,max/loc_ij) #Mask[i,j]=0 else: Mask[i,j]=1; x_train_Random = (x_train*Mask).astype(int) return x_train_Random

以下是将函数转化成算法伪代码：

AddRandom(noise_std, x_train, min, max):
    x_train = pd.DataFrame(x_train)
    m = x_train.shape[0]
    n = x_train.shape[1]
    Mask = matlab.rand(m, n)
    for i = 0 to m-1 do:
        for j = 0 to n-1 do:
            if Mask[i,j] <= noise_std then:
                loc_ij = x_train.iloc[i,j]
                if loc_ij == 0 then:
                    loc_ij = max
                Mask[i,j] = np.random.uniform(0, max/loc_ij)
            else:
                Mask[i,j] = 1
    x_train_Random = (x_train * Mask).astype(int)
    return x_train_Random

需要注意的是，这只是一种伪代码的写法，与实际的算法代码可能会有所区别。

把下方Python函数转化成伪代码def AddRandom(noise_std,x_train,min,max): x_train = pd.DataFrame(x_train) m=x_train.shape[0] n=x_train.shape[1] #生成Mask掩码 Mask = matlab.rand(m,n) for i in range(0,m): for j in range(0,n): if Mask[i,j]<=noise_std: loc_ij = x_train.iloc[i,j] if(loc_ij==0): loc_ij=max Mask[i,j]=np.random.uniform(0,max/loc_ij) #Mask[i,j]=0 else: Mask[i,j]=1; x_train_Random = (x_train*Mask).astype(int) return x_train_Random

以下是将Python函数转化成伪代码的结果：

# 伪代码示例: 添加随机噪声

# 定义函数AddRandom
function AddRandom(noise_std, x_train, min, max):
    # 将x_train转化为DataFrame格式
    x_train = DataFrame(x_train)
    
    # 获取x_train的行列数
    m = x_train.shape[0]
    n = x_train.shape[1]
    
    # 生成Mask掩码
    Mask = rand(m, n)
    
    # 遍历Mask，并根据噪声标准差添加随机噪声
    for i in range(0, m):
        for j in range(0, n):
            if Mask[i, j] <= noise_std:
                loc_ij = x_train.iloc[i, j]
                if(loc_ij == 0):
                    loc_ij = max
                Mask[i, j] = np.random.uniform(0, max/loc_ij)
                # Mask[i, j] = 0
            else:
                Mask[i, j] = 1
    
    # 将x_train与Mask相乘，得到带有随机噪声的x_train_Random
    x_train_Random = (x_train * Mask).astype(int)
    
    # 返回x_train_Random
    return x_train_Random

需要注意的是，这只是一种伪代码的写法，与实际的Python代码可能会有所区别。