基于内容的音频检索算法代码

基于内容的音频检索算法（Content-Based Audio Retrieval, CBAR）是通过计算音频信号的特征来实现音频检索的方法。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）和音频的时频谱图。下面是基于Python语言实现的一个简单的CBAR算法代码：

import librosa
import numpy as np
import os

# 定义提取音频特征的函数
def extract_features(file_path):
    # 加载音频文件
    y, sr = librosa.load(file_path)
    # 提取MFCC特征
    mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=20)
    # 将MFCC特征转换为一维向量
    mfccs = np.ravel(mfccs)
    return mfccs

# 定义计算两个音频特征向量之间的距离的函数
def compute_distance(feature1, feature2):
    # 计算欧几里得距离
    distance = np.sqrt(np.sum(np.square(feature1 - feature2)))
    return distance

# 定义搜索相似音频文件的函数
def search_similar_files(query_feature, feature_dir):
    # 初始化最小距离和最相似的文件名
    min_distance = float('inf')
    similar_file = ''
    # 遍历特征文件夹中的所有特征文件
    for file_name in os.listdir(feature_dir):
        # 加载特征文件
        feature_file = os.path.join(feature_dir, file_name)
        feature = np.load(feature_file)
        # 计算与查询特征向量的距离
        distance = compute_distance(query_feature, feature)
        # 更新最小距离和最相似的文件名
        if distance < min_distance:
            min_distance = distance
            similar_file = file_name
    return similar_file

# 提取音频文件特征并保存为文件
def extract_features_and_save(file_path, save_dir):
    # 提取音频文件特征
    feature = extract_features(file_path)
    # 保存特征文件
    file_name = os.path.basename(file_path)
    save_path = os.path.join(save_dir, file_name[:-4] + '.npy')
    np.save(save_path, feature)

# 遍历音频文件夹中的所有音频文件
audio_dir = 'audio'
feature_dir = 'features'
for file_name in os.listdir(audio_dir):
    # 加载音频文件
    audio_file = os.path.join(audio_dir, file_name)
    # 提取音频文件特征并保存为文件
    extract_features_and_save(audio_file, feature_dir)

# 加载查询音频文件
query_file = 'query.wav'
# 提取查询音频文件特征
query_feature = extract_features(query_file)
# 搜索相似音频文件
similar_file = search_similar_files(query_feature, feature_dir)
print('The most similar file is:', similar_file)

该代码中，首先定义了提取音频特征的函数``extract_features``，该函数使用Librosa库提取音频的MFCC特征，并将MFCC特征转换为一维向量。然后，定义了计算两个音频特征向量之间的距离的函数``compute_distance``，该函数使用欧几里得距离计算两个特征向量之间的距离。接下来，定义了搜索相似音频文件的函数``search_similar_files``，该函数遍历特征文件夹中的所有特征文件，计算与查询特征向量的距离，并返回距离最小的文件名。最后，在主程序中，遍历音频文件夹中的所有音频文件，提取音频文件特征并保存为文件。然后，加载查询音频文件，提取查询音频文件特征，搜索相似音频文件，并输出结果。