Audio Classification toolkit on Pytorch

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基于Pytorch实现的声音分类系统

python version GitHub forks GitHub Repo stars GitHub 支持系统

前言

本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。此外，项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和数据集，以实现更准确的声音分类。项目的应用场景广泛，可以用于室外的环境监测、野生动物保护、语音识别等领域。同时，项目也鼓励用户探索更多的使用场景，以推动声音分类技术的发展和应用。

欢迎大家扫码入知识星球或者QQ群讨论，知识星球里面提供项目的模型文件和博主其他相关项目的模型文件，也包括其他一些资源。

使用准备

Anaconda 3
Python 3.11
Pytorch 2.0.1
Windows 11 or Ubuntu 22.04

项目特性

支持模型：EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE、CAMPPlus、ERes2Net
支持池化层：AttentiveStatsPool(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、TemporalAveragePooling(TAP)
支持预处理方法：MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank、Wav2vec2.0、WavLM

模型论文：

模型测试表

模型	Params(M)	预处理方法	数据集	类别数量	准确率	获取模型
ERes2NetV2	5.4	Flank	UrbanSound8K	10	0.95642	加入知识星球获取
ResNetSE	7.8	Flank	UrbanSound8K	10	0.95528	加入知识星球获取
ERes2Net	6.6	Flank	UrbanSound8K	10	0.94839	加入知识星球获取
CAMPPlus	7.1	Flank	UrbanSound8K	10	0.95413	加入知识星球获取
PANNS（CNN10）	5.2	Flank	UrbanSound8K	10	0.93807	加入知识星球获取
EcapaTdnn	6.4	Flank	UrbanSound8K	10	0.93519	加入知识星球获取
TDNN	2.6	Flank	UrbanSound8K	10	0.92202	加入知识星球获取
Res2Net	5.0	Flank	UrbanSound8K	10	0.91284	加入知识星球获取

说明：

使用的测试集为从数据集中每10条音频取一条，共874条。

安装环境

首先安装的是Pytorch的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

安装macls库。

使用pip安装，命令如下：

python -m pip install macls -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

建议源码安装，源码安装能保证使用最新代码。

git clone https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch.git
cd AudioClassification-Pytorch/
pip install .

准备数据

生成数据列表，用于下一步的读取需要，audio_path为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在dataset/audio目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在3秒以上，如 dataset/audio/鸟叫声/······。audio是数据列表存放的位置，生成的数据类别的格式为 音频路径\t音频对应的类别标签，音频路径和标签用制表符 \t分开。读者也可以根据自己存放数据的方式修改以下函数。

以Urbansound8K为例，Urbansound8K是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研究的公共数据集，包含10个分类：空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。数据集下载地址：UrbanSound8K.tar.gz。以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。如果读者想使用该数据集，请下载并解压到 dataset目录下，把生成数据列表代码改为以下代码。

执行create_data.py即可生成数据列表，里面提供了生成多种数据集列表方式，具体看代码。

python create_data.py

生成的列表是长这样的，前面是音频的路径，后面是该音频对应的标签，从0开始，路径和标签之间用\t隔开。

dataset/UrbanSound8K/audio/fold2/104817-4-0-2.wav	4
dataset/UrbanSound8K/audio/fold9/105029-7-2-5.wav	7
dataset/UrbanSound8K/audio/fold3/107228-5-0-0.wav	5
dataset/UrbanSound8K/audio/fold4/109711-3-2-4.wav	3

修改预处理方法（可选）

配置文件中默认使用的是Fbank预处理方法，如果要使用其他预处理方法，可以修改配置文件中的安装下面方式修改，具体的值可以根据自己情况修改。如果不清楚如何设置参数，可以直接删除该部分，直接使用默认值。

# 数据预处理参数
preprocess_conf:
  # 是否使用HF上的Wav2Vec2类似模型提取音频特征
  use_hf_model: False
  # 音频预处理方法，也可以叫特征提取方法
  # 当use_hf_model为False时，支持：MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank
  # 当use_hf_model为True时，指定的是HuggingFace的模型或者本地路径，比如facebook/w2v-bert-2.0或者./feature_models/w2v-bert-2.0
  feature_method: 'Fbank'
  # 当use_hf_model为False时，设置API参数，更参数查看对应API，不清楚的可以直接删除该部分，直接使用默认值。
  # 当use_hf_model为True时，可以设置参数use_gpu，指定是否使用GPU提取特征
  method_args:
    sample_frequency: 16000
    num_mel_bins: 80

提取特征（可选）

在训练过程中，首先是要读取音频数据，然后提取特征，最后再进行训练。其中读取音频数据、提取特征也是比较消耗时间的，所以我们可以选择提前提取好取特征，训练模型的是就可以直接加载提取好的特征，这样训练速度会更快。这个提取特征是可选择，如果没有提取好的特征，训练模型的时候就会从读取音频数据，然后提取特征开始。提取特征步骤如下：

执行extract_features.py，提取特征，特征会保存在dataset/features目录下，并生成新的数据列表train_list_features.txt和test_list_features.txt。

python extract_features.py --configs=configs/cam++.yml --save_dir=dataset/features

修改配置文件，将dataset_conf.train_list和dataset_conf.test_list修改为train_list_features.txt和test_list_features.txt。

训练

接着就可以开始训练模型了，创建 train.py。配置文件里面的参数一般不需要修改，但是这几个是需要根据自己实际的数据集进行调整的，首先最重要的就是分类大小dataset_conf.num_class，这个每个数据集的分类大小可能不一样，根据自己的实际情况设定。然后是dataset_conf.batch_size，如果是显存不够的话，可以减小这个参数。

# 单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
# 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.py

训练输出日志：

[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:14 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - local_rank: 0
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - pretrained_model: None
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - resume_model: None
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - save_model_path: models/
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:16 - use_gpu: True
[2023-08-07 22:54:22.148973 INFO   ] utils:print_arguments:17 - ------------------------------------------------
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:19 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:22 - dataset_conf:
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	aug_conf:
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		noise_aug_prob: 0.2
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		noise_dir: dataset/noise
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		speed_perturb: True
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		volume_aug_prob: 0.2
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		volume_perturb: False
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	dataLoader:
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		batch_size: 64
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		num_workers: 4
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	do_vad: False
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	eval_conf:
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		batch_size: 1
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		max_duration: 20
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	label_list_path: dataset/label_list.txt
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	max_duration: 3
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	min_duration: 0.5
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	sample_rate: 16000
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	spec_aug_args:
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		freq_mask_width: [0, 8]
[2023-08-07 22:54:22.202166 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		time_mask_width: [0, 10]
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	target_dB: -20
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	test_list: dataset/test_list.txt
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	train_list: dataset/train_list.txt
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	use_dB_normalization: True
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	use_spec_aug: True
[2023-08-07 22:54:22.203167 INFO   ] utils:print_arguments:22 - model_conf:
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	num_class: 10
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	pooling_type: ASP
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:22 - optimizer_conf:
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	learning_rate: 0.001
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	optimizer: Adam
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	scheduler: WarmupCosineSchedulerLR
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	scheduler_args:
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		max_lr: 0.001
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		min_lr: 1e-05
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		warmup_epoch: 5
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	weight_decay: 1e-06
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:22 - preprocess_conf:
[2023-08-07 22:54:22.207167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	feature_method: Fbank
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	method_args:
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		num_mel_bins: 80
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		sample_frequency: 16000
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:22 - train_conf:
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	log_interval: 10
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	max_epoch: 30
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:31 - use_model: EcapaTdnn
[2023-08-07 22:54:22.208167 INFO   ] utils:print_arguments:32 - ------------------------------------------------
[2023-08-07 22:54:22.213166 WARNING] trainer:__init__:67 - Windows系统不支持多线程读取数据，已自动关闭！
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Output Shape              Param #
==========================================================================================
EcapaTdnn                                [1, 10]                   --
├─Conv1dReluBn: 1-1                      [1, 512, 98]              --
│    └─Conv1d: 2-1                       [1, 512, 98]              204,800
│    └─BatchNorm1d: 2-2                  [1, 512, 98]              1,024
├─Sequential: 1-2                        [1, 512, 98]              --
│    └─Conv1dReluBn: 2-3                 [1, 512, 98]              --
│    │    └─Conv1d: 3-1                  [1, 512, 98]              262,144
│    │    └─BatchNorm1d: 3-2             [1, 512, 98]              1,024
│    └─Res2Conv1dReluBn: 2-4             [1, 512, 98]              --
│    │    └─ModuleList: 3-15             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-16             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-15             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-16             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-15             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-16             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-15             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-16             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-15             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-16             --                        (recursive)
···································
│    │    └─ModuleList: 3-56             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-55             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-56             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-55             --                        (recursive)
│    │    └─ModuleList: 3-56             --                        (recursive)
│    └─Conv1dReluBn: 2-13                [1, 512, 98]              --
│    │    └─Conv1d: 3-57                 [1, 512, 98]              262,144
│    │    └─BatchNorm1d: 3-58            [1, 512, 98]              1,024
│    └─SE_Connect: 2-14                  [1, 512, 98]              --
│    │    └─Linear: 3-59                 [1, 256]                  131,328
│    │    └─Linear: 3-60                 [1, 512]                  131,584
├─Conv1d: 1-5                            [1, 1536, 98]             2,360,832
├─AttentiveStatsPool: 1-6                [1, 3072]                 --
│    └─Conv1d: 2-15                      [1, 128, 98]              196,736
│    └─Conv1d: 2-16                      [1, 1536, 98]             198,144
├─BatchNorm1d: 1-7                       [1, 3072]                 6,144
├─Linear: 1-8                            [1, 192]                  590,016
├─BatchNorm1d: 1-9                       [1, 192]                  384
├─Linear: 1-10                           [1, 10]                   1,930
==========================================================================================
Total params: 6,188,490
Trainable params: 6,188,490
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (M): 470.96
==========================================================================================
Input size (MB): 0.03
Forward/backward pass size (MB): 10.28
Params size (MB): 24.75
Estimated Total Size (MB): 35.07
==========================================================================================
[2023-08-07 22:54:26.726095 INFO   ] trainer:train:344 - 训练数据：8644
[2023-08-07 22:54:30.092504 INFO   ] trainer:__train_epoch:296 - Train epoch: [1/30], batch: [0/4], loss: 2.57033, accuracy: 0.06250, learning rate: 0.00001000, speed: 19.02 data/sec, eta: 0:06:43

训练可视化：

项目的根目录执行下面命令，并网页访问http://localhost:8040/，如果是服务器，需要修改localhost为服务器的IP地址。

visualdl --logdir=log --host=0.0.0.0

打开的网页如下：

评估

执行下面命令执行评估。

python eval.py --configs=configs/bi_lstm.yml

评估输出如下：

[2024-02-03 15:13:25.469242 INFO   ] trainer:evaluate:461 - 成功加载模型：models/CAMPPlus_Fbank/best_model/model.pth
100%|██████████████████████████████| 150/150 [00:00<00:00, 1281.96it/s]
评估消耗时间：1s，loss：0.61840，accuracy：0.87333

评估会出来输出准确率，还保存了混淆矩阵图片，保存路径output/images/，如下。

注意：如果类别标签是中文的，需要设置安装字体才能正常显示，一般情况下Windows无需安装，Ubuntu需要安装。如果Windows确实是确实字体，只需要字体文件这里下载.ttf格式的文件，复制到C:\Windows\Fonts即可。Ubuntu系统操作如下。

安装字体

git clone https://github.com/tracyone/program_font && cd program_font && ./install.sh

执行下面Python代码

import matplotlib
import shutil
import os

path = matplotlib.matplotlib_fname()
path = path.replace('matplotlibrc', 'fonts/ttf/')
print(path)
shutil.copy('/usr/share/fonts/MyFonts/simhei.ttf', path)
user_dir = os.path.expanduser('~')
shutil.rmtree(f'{user_dir}/.cache/matplotlib', ignore_errors=True)

预测

在训练结束之后，我们得到了一个模型参数文件，我们使用这个模型预测音频。

python infer.py --audio_path=dataset/UrbanSound8K/audio/fold5/156634-5-2-5.wav

其他功能

为了方便读取录制数据和制作数据集，这里提供了录音程序record_audio.py，这个用于录制音频，录制的音频采样率为16000，单通道，16bit。

python record_audio.py

infer_record.py这个程序是用来不断进行录音识别，我们可以大致理解为这个程序在实时录音识别。通过这个应该我们可以做一些比较有趣的事情，比如把麦克风放在小鸟经常来的地方，通过实时录音识别，一旦识别到有鸟叫的声音，如果你的数据集足够强大，有每种鸟叫的声音数据集，这样你还能准确识别是那种鸟叫。如果识别到目标鸟类，就启动程序，例如拍照等等。

python infer_record.py --record_seconds=3

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macls-1.0.2-py3-none-any.whl (49.6 kB view hashes)

Uploaded Sep 2, 2024 Python 3

Hashes for macls-1.0.2-py3-none-any.whl

Hashes for macls-1.0.2-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`7a1b259a56875de17257c66fb410eb13d45bb27d955fbae09eaa174730c6168f`
MD5	`845eddf4fc8c40c1463b08276ca05272`
BLAKE2b-256	`e4aa8fe5cba37e5755725e39873b52c9971ade964741464d57f33f8200328fe7`