Audioanalyse-Tools CLI

Obwohl ich es selbst nicht versucht habe, pyAudioAnalysis , um den Klappentext zu zitieren:

pyAudioAnalysis ist eine Python-Bibliothek, die eine breite Palette von Audioanalyseaufgaben abdeckt. Durch pyAudioAnalysis können Sie:

• Audiomerkmale und Darstellungen extrahieren (z. B. mfccs, Spektrogramm, Chromagramm)
• Unbekannte Geräusche klassifizieren
• Trainieren, parametrieren und bewerten Sie Klassifikatoren von Audiosegmenten
• Erkennen Sie Audioereignisse und schließen Sie Stillezeiten aus langen Aufnahmen aus
• Führen Sie eine überwachte Segmentierung durch (gemeinsame Segmentierung - Klassifizierung)
• Unüberwachte Segmentierung durchführen (z. B. Sprecherdiarisierung)
• Audio-Thumbnails extrahieren
• Audio-Regressionsmodelle trainieren und verwenden (Anwendungsbeispiel: Emotionserkennung)
• Wenden Sie die Dimensionsreduktion an, um Audiodaten und inhaltliche Ähnlichkeiten zu visualisieren
• Befehlszeilenoperation zB:
  • Chromagrammextraktion: python audioAnalysis.py fileChromagram -i data/doremi.wav.

Beachten Sie, dass es viele (446 zum Zeitpunkt des Schreibens) Forks dieses Codes auf Github gibt, von denen einige nützliche Modifikationen enthalten können.

Voraussetzungen:

• git version control client, (mehrere Clients sind für nahezu jede Plattform verfügbar) .
• python (der ursprüngliche Code ist für Python 2.7, aber zumindest ein Teil dieses Forks läuft unter Python 3.3 oder höher).
• Mehrere Python-Pakete, die pip install numpy matplotlib scipy sklearn hmmlearn simplejson eyed3 pydubnach der Installation von Python ausgeführt werden, sollten die Aufgabe erledigen.

Beispiele und ausführliche Tutorials finden Sie im Wiki .

Diese Option ist kostenlos, (gratis & Open Source) und plattformübergreifend.