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FeatureExtractors 的实用工具
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FeatureExtractors 的实用工具
此页面列出了音频 FeatureExtractor 可以使用的所有实用函数，以便使用常见的算法（例如短时傅里叶变换或 log mel 频谱图）从原始音频中计算特殊特征。
如果您正在研究库中音频处理器的代码，那么这些实用工具中的大多数才有用。
音频转换
transformers.audio_utils.hertz_to_mel
< source >( freq: typing.Union[float, numpy.ndarray] mel_scale: str = 'htk' ) → float 或 np.ndarray
将频率从赫兹转换为梅尔。
transformers.audio_utils.mel_to_hertz
< source >( mels: typing.Union[float, numpy.ndarray] mel_scale: str = 'htk' ) → float 或 np.ndarray
将频率从梅尔转换为赫兹。
transformers.audio_utils.mel_filter_bank
< source >( num_frequency_bins: int num_mel_filters: int min_frequency: float max_frequency: float sampling_rate: int norm: typing.Optional[str] = None mel_scale: str = 'htk' triangularize_in_mel_space: bool = False ) → 形状为 (num_frequency_bins, num_mel_filters) 的 np.ndarray
参数
- num_frequency_bins (
int) — 用于计算频谱图的频率数（应与stft中的频率数相同）。 - num_mel_filters (
int) — 要生成的梅尔滤波器的数量。 - min_frequency (
float) — 感兴趣的最低频率，以 Hz 为单位。 - max_frequency (
float) — 感兴趣的最高频率，以 Hz 为单位。这不应超过sampling_rate / 2。 - sampling_rate (
int) — 音频波形的采样率。 - norm (
str, 可选) — 如果为"slaney"，则将三角形梅尔权重除以梅尔频带的宽度（面积归一化）。 - mel_scale (
str, 可选，默认为"htk") — 要使用的梅尔频率尺度，"htk"，"kaldi"或"slaney"。 - triangularize_in_mel_space (
bool, 可选，默认为False) — 如果启用此选项，则三角形滤波器将应用于梅尔空间而不是频率空间。应将其设置为true，以便在计算梅尔滤波器时获得与torchaudio相同的结果。
返回
形状为 (num_frequency_bins, num_mel_filters) 的 np.ndarray
三角形滤波器组矩阵。这是一个从频谱图到梅尔频谱图的投影矩阵。
创建用于获得梅尔频谱图的频率箱转换矩阵。这被称为梅尔滤波器组，并且存在各种实现，这些实现方式在滤波器数量、滤波器形状、滤波器间距、滤波器带宽以及频谱扭曲方式上有所不同。这些特征的目标是近似人类对音高相对于频率变化的非线性感知。
文献中介绍了不同的梅尔滤波器组。支持以下变体
- MFCC FB-20：由 Davis 和 Mermelstein 在 1980 年引入，它假设采样频率为 10 kHz，语音带宽为
[0, 4600]Hz。 - MFCC FB-24 HTK：来自 Cambridge HMM Toolkit (HTK) (1995)，使用 24 个滤波器的滤波器组，用于
[0, 8000]Hz 的语音带宽。这假设采样率 ≥ 16 kHz。 - MFCC FB-40：来自 Slaney 于 1998 年编写的 MATLAB 音频工具箱，假设采样率为 16 kHz，语音带宽为
[133, 6854]Hz。此版本还包括面积归一化。 - Skowronski 和 Harris (2004) 的 HFCC-E FB-29（人类因素倒谱系数），假设采样率为 12.5 kHz，语音带宽为
[0, 6250]Hz。
此代码改编自 torchaudio 和 librosa。请注意，torchaudio 的 melscale_fbanks 的默认参数实现了 "htk" 滤波器，而 librosa 使用 "slaney" 实现。
为给定的 window_length 找到最佳 FFT 输入大小。此函数接受给定的窗口长度，如果还不是 2 的幂，则将其向上舍入到下一个 2 的幂。
当输入长度为 2 的幂时，FFT 算法的工作速度最快，这可能大于窗口或分析帧的大小。例如，如果窗口为 400 个样本，则使用 512 个样本的 FFT 输入大小比 400 个样本的 FFT 大小更优。使用更大的 FFT 大小不会影响检测到的频率，它只是提供更高的频率分辨率（即，频率箱更小）。
transformers.audio_utils.window_function
< source >( window_length: int name: str = 'hann' periodic: bool = True frame_length: typing.Optional[int] = None center: bool = True )
返回一个包含指定窗口的数组。此窗口旨在与 stft 一起使用。
支持以下窗口类型
"boxcar": 矩形窗"hamming": 汉明窗"hann": 汉宁窗"povey": Povey 窗
transformers.audio_utils.spectrogram
< source >( waveform: ndarray window: ndarray frame_length: int hop_length: int fft_length: typing.Optional[int] = None power: typing.Optional[float] = 1.0 center: bool = True pad_mode: str = 'reflect' onesided: bool = True dither: float = 0.0 preemphasis: typing.Optional[float] = None mel_filters: typing.Optional[numpy.ndarray] = None mel_floor: float = 1e-10 log_mel: typing.Optional[str] = None reference: float = 1.0 min_value: float = 1e-10 db_range: typing.Optional[float] = None remove_dc_offset: typing.Optional[bool] = None dtype: dtype = <class 'numpy.float32'> )
参数
- waveform (
np.ndarray，形状为(length,)) — 输入波形。这必须是单声道实值波形。 - window (
np.ndarray，形状为(frame_length,)) — 要应用的窗函数，必要时包括零填充。实际窗口长度可能小于frame_length，但我们假设数组已经过零填充。 - frame_length (
int) — 分析帧的长度，以采样点为单位。在 librosa 中，这始终等于fft_length，但我们也允许较小的尺寸。 - hop_length (
int) — 连续分析帧之间的步幅，以采样点为单位。 - fft_length (
int, optional) — FFT 缓冲区的大小，以采样点为单位。这决定了频谱图将具有多少个频率 bin。为了获得最佳速度，这应该是 2 的幂。如果为None，则使用frame_length。 - power (
float, optional, 默认为 1.0) — 如果为 1.0，则返回幅度频谱图。如果为 2.0，则返回功率频谱图。如果为None，则返回复数。 - center (
bool, optional, 默认为True) — 是否填充波形，使帧t以时间t * hop_length为中心。如果为False，帧t将从时间t * hop_length开始。 - pad_mode (
str, optional, 默认为"reflect") — 当center为True时使用的填充模式。可能的值包括："constant"（用零填充）、"edge"（用边缘值填充）、"reflect"（用镜像值填充）。 - onesided (
bool, optional, 默认为True) — 如果为 True，则仅计算正频率，并返回包含fft_length // 2 + 1个频率 bin 的频谱图。如果为 False，则还会计算负频率，并返回fft_length个频率 bin。 - dither (
float, optional, 默认为 0.0) — 添加抖动。换句话说，向每个帧添加少量高斯噪声。例如，使用 4.0 添加抖动，其正态分布以 0.0 为中心，标准差为 4.0，0.0 表示不抖动。抖动具有与mel_floor类似的效果。它可以减少信号中硬零部分的高 log_mel_fbank 值，当信号中存在 VAD 截止时。 - preemphasis (
float, optional) — 应用于 DFT 之前的预加重低通滤波器的系数。 - mel_filters (
np.ndarray，形状为(num_freq_bins, num_mel_filters), optional) — Mel 滤波器组。如果提供，则应用此滤波器组以创建 Mel 频谱图。 - mel_floor (
float, optional, 默认为 1e-10) — Mel 频率组的最小值。 - log_mel (
str, optional) — 如何将频谱图转换为对数刻度。可能的选项包括：None（不转换）、"log"（取自然对数）、"log10"（取以 10 为底的对数）、"dB"（转换为分贝）。仅当power不为None时才可使用。 - reference (
float, optional, 默认为 1.0) — 设置对应于 0 dB 的输入频谱图值。例如，使用np.max(spectrogram)将最响亮的部分设置为 0 dB。必须大于零。 - min_value (
float, optional, 默认为1e-10) — 频谱图将在转换为分贝之前被裁剪为此最小值，以避免取log(0)。对于功率频谱图，默认值1e-10对应于最小 -100 dB。对于幅度频谱图，值1e-5对应于 -100 dB。必须大于零。 - db_range (
float, optional) — 设置以分贝为单位的最大动态范围。例如，如果db_range = 80，则峰值和最小值之间的差值将永远不会超过 80 dB。必须大于零。 - remove_dc_offset (
bool, optional) — 从每个帧的波形中减去均值，在预加重之前应用。应将其设置为true，以便在计算 Mel 滤波器时获得与torchaudio.compliance.kaldi.fbank相同的结果。 - dtype (
np.dtype, optional, 默认为np.float32) — 频谱图张量的数据类型。如果power为 None，则忽略此参数，并且 dtype 将为np.complex64。
使用短时傅里叶变换计算一个波形的频谱图。
此函数可以创建以下类型的频谱图
- 幅度频谱图 (
power = 1.0) - 功率频谱图 (
power = 2.0) - 复值频谱图 (
power = None) - 对数频谱图 (使用
log_mel参数) - Mel 频谱图 (提供
mel_filters) - 对数 Mel 频谱图 (提供
mel_filters和log_mel)
工作原理
- 输入波形被分成大小为
frame_length的帧，这些帧部分重叠，重叠量为 `frame_length- hop_length` 个采样点。
- 每个帧都与窗口相乘，并放入大小为
fft_length的缓冲区中。 - 对每个加窗帧进行 DFT 运算。
- 结果堆叠成频谱图。
我们区分以下几种样本数据“块”，每种数据块可能具有不同的长度
- 分析帧。这是输入波形被分割成的时间切片的大小。
- 窗口。每个分析帧都与窗口相乘，以避免频谱泄漏。
- FFT 输入缓冲区。此缓冲区的长度决定了频谱图中的频率 bin 的数量。
在此实现中，假定窗口被零填充，使其大小与分析帧相同。可以从 window_function() 获取填充窗口。FFT 输入缓冲区可能大于分析帧，通常为下一个 2 的幂。
注意：此函数尚未针对速度进行优化。它应与 librosa.stft 和 torchaudio.functional.transforms.Spectrogram 大致兼容，但由于可以构建频谱图的方式不同，因此它更灵活。
transformers.audio_utils.power_to_db
< source >( spectrogram: ndarray reference: float = 1.0 min_value: float = 1e-10 db_range: typing.Optional[float] = None ) → np.ndarray
参数
- spectrogram (
np.ndarray) — 输入功率（梅尔）频谱图。请注意，功率频谱图的幅度是平方的！ - reference (
float, 可选, 默认为 1.0) — 设置对应于 0 dB 的输入频谱图值。例如，使用np.max(spectrogram)将最响亮的部分设置为 0 dB。必须大于零。 - min_value (
float, 可选, 默认为1e-10) — 频谱图将在转换为分贝之前被裁剪为此最小值，以避免取log(0)。 默认值1e-10对应于最小 -100 dB。必须大于零。 - db_range (
float, 可选) — 设置分贝的最大动态范围。 例如，如果db_range = 80，则峰值和最小值之间的差异将永远不会超过 80 dB。必须大于零。
返回
np.ndarray
分贝频谱图
将功率频谱图转换为分贝刻度。 这将计算 10 * log10(spectrogram / reference)，并使用基本对数属性以获得数值稳定性。
对（梅尔）频谱图应用对数函数的动机是人类并非在线性尺度上感知响度。通常，要使声音的感知音量加倍，我们需要投入 8 倍的能量。这意味着，如果声音一开始就很大，那么能量的巨大变化听起来可能并没有那么大的不同。这种压缩操作使（梅尔）频谱图特征更接近人类实际听到的声音。
基于 librosa.power_to_db 的实现。
transformers.audio_utils.amplitude_to_db
< source >( spectrogram: ndarray reference: float = 1.0 min_value: float = 1e-05 db_range: typing.Optional[float] = None ) → np.ndarray
参数
- spectrogram (
np.ndarray) — 输入幅度（梅尔）频谱图。 - reference (
float, 可选, 默认为 1.0) — 设置对应于 0 dB 的输入频谱图值。例如，使用np.max(spectrogram)将最响亮的部分设置为 0 dB。必须大于零。 - min_value (
float, 可选, 默认为1e-5) — 频谱图将在转换为分贝之前被裁剪为此最小值，以避免取log(0)。 默认值1e-5对应于最小 -100 dB。必须大于零。 - db_range (
float, 可选) — 设置分贝的最大动态范围。 例如，如果db_range = 80，则峰值和最小值之间的差异将永远不会超过 80 dB。必须大于零。
返回
np.ndarray
分贝频谱图
将幅度频谱图转换为分贝刻度。 这将计算 20 * log10(spectrogram / reference)，并使用基本对数属性以获得数值稳定性。
对（梅尔）频谱图应用对数函数的动机是人类并非在线性尺度上感知响度。通常，要使声音的感知音量加倍，我们需要投入 8 倍的能量。这意味着，如果声音一开始就很大，那么能量的巨大变化听起来可能并没有那么大的不同。这种压缩操作使（梅尔）频谱图特征更接近人类实际听到的声音。