工具学习——使用OpenSmile提取音频特征-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了工具学习——使用OpenSmile提取音频特征。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

OpenSmile介绍

openSMILE（open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction）是一个开源工具包，用于语音和音乐信号的音频特征提取和分类。openSMILE广泛应用于情感计算的自动情感识别。openSMILE完全免费用于研究目的。

下载和安装

在下述网页下载opensmile的安装包，链接
然后进入“/home/public/gl/MultiDetection/alzheimers-dementia-master/opensmile-master/”
输入如下指令

bash build.sh

运行结果如下
将这个二进制执行文件在环境路径中添加。

export PATH="/home/public/gl/MultiDetection/alzheimers-dementia-master/opensmile-master/build/progsrc/smilextract:$PATH"

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征,AD检测分类,学习,音视频

使用如下指令进行设置测试，输出如下

SMILExtract -h

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征,AD检测分类,学习,音视频

提取特征

格式转换

我需要处理的是mp3文件，而opensmile仅仅支持处理wav文件，所以这里需要将wav文件转为mp3文件
这里需要调用ffmpeg进行格式转换，对应的脚本如下

#!/bin/bash

# 定义搜索和转换的根目录
SEARCH_DIR="/home/public/gl/Dataset/ADDReSS-M/"

# 使用 find 命令查找所有的 .mp3 文件
# 然后使用 while 循环和 read 命令逐一处理它们
find "$SEARCH_DIR" -type f -name "*.mp3" | while IFS= read -r mp3file; do
    # 使用参数替换来生成新的 .wav 文件名
    wavfile="${mp3file%.mp3}.wav"

    # 检查MP3文件是否存在
    if [ ! -f "$mp3file" ]; then
        echo "The file $mp3file does not exist, skipping."
        continue
    fi

    # 调用 ffmpeg 进行转换
    ffmpeg -i "$mp3file" "$wavfile" < /dev/null && echo "Converted $mp3file to $wavfile"

    # 如果不需要保留原MP3文件，取消下面一行的注释
    # rm "$mp3file"
done

echo "All MP3 files have been converted to WAV format."

输出效果如下

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征,AD检测分类,学习,音视频

特征提取

尝试一

这里直接运行了下述脚本，遍历所有的wav文件，并将特征进行保存，脚本代码如下

#!/bin/bash

# openSMILE的配置文件路径
SMILE_CONFIG="/home/public/gl/MultiDetection/alzheimers-dementia-master/opensmile-master/config/is09-13/IS13_ComParE.conf"
# 原始数据集的根目录
SOURCE_DIR="/home/public/gl/Dataset/ADDReSS-M/"
# 特征文件保存的根目录
FEATURE_DIR="./ADDReSS-M_features"

# 创建特征文件的保存目录
mkdir -p "$FEATURE_DIR"

# 递归地查找所有的WAV文件
find "$SOURCE_DIR" -type f -name "*.wav" | while read -r wavfile; do
  # 计算相对路径
  relative_path="${wavfile#$SOURCE_DIR}"
  # 获取不带扩展名的文件名
  base_name="$(basename "$relative_path" .wav)"
  # 获取不带文件名的目录路径
  dir_path="$(dirname "$relative_path")"

  # 在特征文件目录中创建相同的目录结构
  mkdir -p "$FEATURE_DIR/$dir_path"

  # 设置输出文件的完整路径
  output_file="$FEATURE_DIR/${dir_path}/${base_name}.csv"

  # 使用openSMILE处理WAV文件
  SMILExtract -C "$SMILE_CONFIG" -I "$wavfile" -O "$output_file"
  echo "Features extracted for $wavfile and saved to $output_file"
done

echo "Feature extraction complete for all WAV files."

输出结果如下
比较害怕及格diable对结果有什么影响，这里仔细地搜索相关资料进行学习
- 这个东西是用来设置输出文件样式的，如果我只需要csv的数据并不需要使用

正常使用手段

需要指定提取音频特征的配置文件、输入文件和输出文件，具体使用样例如下

SMILExtract -C config/demo/demo1_energy.conf（配置文件） -I example-audio/opensmile.wav（输入文件） -O opensmile.energy.csv（输出文件）

运行结果如下
- 仅仅收到了MSG，运行成功
- 收到ERROR表示提取失败

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征,AD检测分类,学习,音视频

创建自己的配置文件

我们将使用此函数生成我们的第一个配置文件，该文件将能够读取波形文件、计算帧能量并将输出保存到 CSV 文件。
具体指令如下

SMILExtract -cfgFileTemplate -cfgFileDescriptions -configDflt cWaveSource,cFramer,cEnergy,cCsvSink -l 1 2> myconfig/demo1_descriptions.conf

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征,AD检测分类,学习,音视频

配置文件分析

第一部分是基本的配置
第二部分是当前配置文件所对应的不同的组件信息
- 可以在这里修改不同组件的参数，比如说每一帧的长度等

常见的特征

Chroma features for key and chord recognition
用于键和和弦识别的色度功能
MFCC for speech recognition
用于语音识别的 MFCC
PLP for speech recognition
用于语音识别的 PLP
Prosody (Pitch and loudness)
韵律（音高和响度）
The INTERSPEECH 2009 Emotion Challenge feature set
INTERSPEECH 2009 情感挑战赛功能集
The INTERSPEECH 2010 Paralinguistic Challenge feature set
INTERSPEECH 2010 副语言挑战赛功能集
The INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge feature set
INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge 功能集
The INTERSPEECH 2012 Speaker Trait Challenge feature set
INTERSPEECH 2012 Speaker Trait Challenge 功能集
The INTERSPEECH 2013 ComParE feature set
INTERSPEECH 2013 ComParE 功能集
The MediaEval 2012 TUM feature set for violent scenes detection.
用于暴力场景检测的 MediaEval 2012 TUM 功能集。
Three reference sets of features for emotion recognition (older sets, obsoleted by the new INTERSPEECH challenge sets)
用于情感识别的三个参考功能集（较旧的功能集，已被新的 INTERSPEECH 挑战集淘汰）
Audio-visual features based on INTERSPEECH 2010 Paralinguistic Challenge audio features.
基于INTERSPEECH 2010副语言挑战赛音频特征的视听特征。
这里不同特征需要自己去了解，相关说明文档链接\文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828888.html

使用Gnuplot可视化特征

安装

为了使用 gnuplot 可视化特征轮廓，您必须安装 gnuplot 4.6 或更高版本。在 Linux 上，gnuplot 既可以通过发行版的包管理器安装（在 Ubuntu 上：）， sudo apt-get install gnuplot-nox 也可以从源代码编译（http://www.gnuplot.info）。对于 Windows，gnuplot 二进制文件可从项目网页获得。