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YAMNet è una rete profonda che prevede 521 eventi audio classi dal corpus AudioSet-YouTube è stato addestrato su. Impiega il Mobilenet_v1 architettura convoluzione depthwise-separabile.
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Audio
from scipy.io import wavfile
Carica il modello dall'hub TensorFlow.
# Load the model.
model = hub.load('https://tfhub.dev/google/yamnet/1')
Il file verrà caricato le etichette dai beni e modelli è presente a model.class_map_path() . Si caricarlo sul class_names variabile.
# Find the name of the class with the top score when mean-aggregated across frames.
def class_names_from_csv(class_map_csv_text):
"""Returns list of class names corresponding to score vector."""
class_names = []
with tf.io.gfile.GFile(class_map_csv_text) as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
class_names.append(row['display_name'])
return class_names
class_map_path = model.class_map_path().numpy()
class_names = class_names_from_csv(class_map_path)
Aggiungi un metodo per verificare e convertire un audio caricato sulla corretta frequenza di campionamento (16K), altrimenti influenzerebbe i risultati del modello.
def ensure_sample_rate(original_sample_rate, waveform,
desired_sample_rate=16000):
"""Resample waveform if required."""
if original_sample_rate != desired_sample_rate:
desired_length = int(round(float(len(waveform)) /
original_sample_rate * desired_sample_rate))
waveform = scipy.signal.resample(waveform, desired_length)
return desired_sample_rate, waveform
Download e preparazione del file audio
Qui scaricherai un file wav e lo ascolterai. Se hai già un file disponibile, caricalo su colab e usalo al suo posto.
curl -O https://storage.googleapis.com/audioset/speech_whistling2.wav
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 153k 100 153k 0 0 267k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 266k
curl -O https://storage.googleapis.com/audioset/miaow_16k.wav
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 210k 100 210k 0 0 185k 0 0:00:01 0:00:01 --:--:-- 185k
# wav_file_name = 'speech_whistling2.wav'
wav_file_name = 'miaow_16k.wav'
sample_rate, wav_data = wavfile.read(wav_file_name, 'rb')
sample_rate, wav_data = ensure_sample_rate(sample_rate, wav_data)
# Show some basic information about the audio.
duration = len(wav_data)/sample_rate
print(f'Sample rate: {sample_rate} Hz')
print(f'Total duration: {duration:.2f}s')
print(f'Size of the input: {len(wav_data)}')
# Listening to the wav file.
Audio(wav_data, rate=sample_rate)
Sample rate: 16000 Hz Total duration: 6.73s Size of the input: 107698 /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:3: WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it. This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until
I wav_data bisogno di essere normalizzati a valori in [-1.0, 1.0] (come indicato nel modello documentazione ).
waveform = wav_data / tf.int16.max
Esecuzione del modello
Ora la parte facile: utilizzando i dati già preparati, basta chiamare il modello e ottenere: punteggi, incorporamento e spettrogramma.
Il punteggio è il risultato principale che utilizzerai. Lo spettrogramma che utilizzerai per eseguire alcune visualizzazioni in seguito.
# Run the model, check the output.
scores, embeddings, spectrogram = model(waveform)
scores_np = scores.numpy()
spectrogram_np = spectrogram.numpy()
infered_class = class_names[scores_np.mean(axis=0).argmax()]
print(f'The main sound is: {infered_class}')
The main sound is: Animal
Visualizzazione
YAMNet restituisce anche alcune informazioni aggiuntive che possiamo utilizzare per la visualizzazione. Diamo un'occhiata alla Waveform, allo spettrogramma e alle classi superiori dedotte.
plt.figure(figsize=(10, 6))
# Plot the waveform.
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(waveform)
plt.xlim([0, len(waveform)])
# Plot the log-mel spectrogram (returned by the model).
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.imshow(spectrogram_np.T, aspect='auto', interpolation='nearest', origin='lower')
# Plot and label the model output scores for the top-scoring classes.
mean_scores = np.mean(scores, axis=0)
top_n = 10
top_class_indices = np.argsort(mean_scores)[::-1][:top_n]
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.imshow(scores_np[:, top_class_indices].T, aspect='auto', interpolation='nearest', cmap='gray_r')
# patch_padding = (PATCH_WINDOW_SECONDS / 2) / PATCH_HOP_SECONDS
# values from the model documentation
patch_padding = (0.025 / 2) / 0.01
plt.xlim([-patch_padding-0.5, scores.shape[0] + patch_padding-0.5])
# Label the top_N classes.
yticks = range(0, top_n, 1)
plt.yticks(yticks, [class_names[top_class_indices[x]] for x in yticks])
_ = plt.ylim(-0.5 + np.array([top_n, 0]))
