Package: ppacls
基于PaddlePaddle实现的声音分类系统前言本项目是基于PaddlePaddle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 3Python 3.8PaddlePaddle 2.4.0Windows 10 or Ubuntu 18.04项目特性支持模型：EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE支持池化层：AttentiveStatisticsPooling(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、TemporalAveragePooling(TAP)支持预处理方法：MelSpectrogram、LogMelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank模型论文：EcapaTdnn：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker VerificationPANNS：PANNs: Large-Scale Pretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern RecognitionTDNN：Prediction of speech intelligibility with DNN-based performance measuresRes2Net：Res2Net: A New Multi-scale Backbone ArchitectureResNetSE：Squeeze-and-Excitation NetworksCAMPPlus：CAM++: A Fast and Efficient Network for Speaker Verification Using Context-Aware MaskingERes2Net：An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification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CAMPPlus7.2FlankUrbanSound8K100.96590加入知识星球获取PANNS（CNN10）4.9FlankUrbanSound8K100.95454加入知识星球获取ResNetSE9.1FlankUrbanSound8K100.92219加入知识星球获取TDNN2.7FlankUrbanSound8K100.92045加入知识星球获取ERes2Net6.6FlankUrbanSound8K100.90909加入知识星球获取EcapaTdnn6.2FlankUrbanSound8K100.90503加入知识星球获取Res2Net5.6FlankUrbanSound8K100.85812加入知识星球获取CAMPPlus6.1FlankCN-Celeb和VoxCeleb2加入知识星球获取ResNetSE9.1FlankCN-Celeb和VoxCeleb2加入知识星球获取安装环境首先安装的是PaddlePaddle的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。condainstallpaddlepaddle-gpu==2.4.0cudatoolkit=10.2--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/安装ppacls库。使用pip安装，命令如下：python-mpipinstallppacls-U-ihttps://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。gitclonehttps://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification_PaddlePaddle.gitcdAudioClassification_PaddlePaddle
pythonsetup.pyinstall数据数据生成数据列表，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，里面提供了两种生成列表方式，第一种是自定义的数据，第二种是生成Urbansound8K的数据列表，具体看代码。pythoncreate_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Tab隔开。dataset/UrbanSound8K/audio/fold2/104817-4-0-2.wav4dataset/UrbanSound8K/audio/fold9/105029-7-2-5.wav7dataset/UrbanSound8K/audio/fold3/107228-5-0-0.wav5dataset/UrbanSound8K/audio/fold4/109711-3-2-4.wav3修改预处理方法配置文件中默认使用的是MelSpectrogram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。preprocess_conf:# 音频预处理方法，支持：MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbankfeature_method:'MelSpectrogram'# 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method_args:sample_rate:16000n_fft:1024hop_length:320win_length:1024f_min:50.0f_max:14000.0n_mels:64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=0pythontrain.py# 多卡训练python-mpaddle.distributed.launch--gpus'0,1'train.py训练输出日志：[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:14 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:16 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:16 - pretrained_model: None
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:16 - resume_model: None
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:16 - save_model_path: models/
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:16 - use_gpu: True
[2023-08-07 23:02:08.807036 INFO   ] utils:print_arguments:17 - ------------------------------------------------
[2023-08-07 23:02:08.811036 INFO   ] utils:print_arguments:19 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:22 - dataset_conf:
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	aug_conf:
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		noise_aug_prob: 0.2
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		noise_dir: dataset/noise
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		speed_perturb: True
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		volume_aug_prob: 0.2
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		volume_perturb: False
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	dataLoader:
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		batch_size: 64
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		num_workers: 4
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	do_vad: False
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	eval_conf:
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		batch_size: 1
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		max_duration: 20
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	label_list_path: dataset/label_list.txt
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	max_duration: 3
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	min_duration: 0.5
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	sample_rate: 16000
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	spec_aug_args:
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		freq_mask_width: [0, 8]
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		time_mask_width: [0, 10]
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	target_dB: -20
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	test_list: dataset/test_list.txt
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	train_list: dataset/train_list.txt
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	use_dB_normalization: True
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	use_spec_aug: True
[2023-08-07 23:02:08.812035 INFO   ] utils:print_arguments:22 - model_conf:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	num_class: 10
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	pooling_type: ASP
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:22 - optimizer_conf:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	optimizer: Adam
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	scheduler: WarmupCosineSchedulerLR
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	scheduler_args:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		learning_rate: 0.001
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		min_lr: 1e-05
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		warmup_epoch: 5
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	weight_decay: 1e-06
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:22 - preprocess_conf:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	feature_method: Fbank
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:25 - 	method_args:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		n_mels: 80
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:27 - 		sr: 16000
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:22 - train_conf:
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	log_interval: 10
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:29 - 	max_epoch: 60
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:31 - use_model: EcapaTdnn
[2023-08-07 23:02:08.816062 INFO   ] utils:print_arguments:32 - ------------------------------------------------
[2023-08-07 23:02:08.817077 WARNING] trainer:__init__:69 - Windows系统不支持多线程读取数据，已自动关闭！
W0807 23:02:08.822477  3192 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.7, Runtime API Version: 11.6
W0807 23:02:08.826478  3192 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.4.
----------------------------------------------------------------------------------------
        Layer (type)             Input Shape          Output Shape         Param #    
========================================================================================
          Conv1D-2              [[1, 80, 102]]        [1, 512, 98]         205,312    
          Conv1d-1              [[1, 80, 98]]         [1, 512, 98]            0       
           ReLU-1               [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
       BatchNorm1D-2            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]          2,048     
       BatchNorm1d-1            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
        TDNNBlock-1             [[1, 80, 98]]         [1, 512, 98]            0       
          Conv1D-4              [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]         262,656    
          Conv1d-3              [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
           ReLU-2               [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
       BatchNorm1D-4            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]          2,048     
       BatchNorm1d-3            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
        TDNNBlock-2             [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
          Conv1D-6              [[1, 64, 102]]        [1, 64, 98]          12,352     
          Conv1d-5              [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
           ReLU-3               [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
       BatchNorm1D-6            [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]            256      
       BatchNorm1d-5            [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
        TDNNBlock-3             [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
          Conv1D-8              [[1, 64, 102]]        [1, 64, 98]          12,352     
          Conv1d-7              [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
           ReLU-4               [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
       BatchNorm1D-8            [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]            256      
       BatchNorm1d-7            [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
        TDNNBlock-4             [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
         Conv1D-10              [[1, 64, 102]]        [1, 64, 98]          12,352     
          Conv1d-9              [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
           ReLU-5               [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
       BatchNorm1D-10           [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]            256      
       BatchNorm1d-9            [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
        TDNNBlock-5             [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
         Conv1D-12              [[1, 64, 102]]        [1, 64, 98]          12,352     
         Conv1d-11              [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
           ReLU-6               [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
       BatchNorm1D-12           [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]            256      
       BatchNorm1d-11           [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0       
        TDNNBlock-6             [[1, 64, 98]]         [1, 64, 98]             0      
······················································  
       BatchNorm1d-59           [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]            0       
        TDNNBlock-30           [[1, 4608, 98]]        [1, 128, 98]            0       
           Tanh-1               [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]            0       
         Conv1D-74              [[1, 128, 98]]       [1, 1536, 98]         198,144    
         Conv1d-73              [[1, 128, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
AttentiveStatisticsPooling-1   [[1, 1536, 98]]        [1, 3072, 1]            0       
       BatchNorm1D-62           [[1, 3072, 1]]        [1, 3072, 1]         12,288     
       BatchNorm1d-61           [[1, 3072, 1]]        [1, 3072, 1]            0       
         Conv1D-76              [[1, 3072, 1]]        [1, 192, 1]          590,016    
         Conv1d-75              [[1, 3072, 1]]        [1, 192, 1]             0       
          Linear-1                [[1, 192]]            [1, 10]             1,930     
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Total params: 6,215,306
Trainable params: 6,195,978
Non-trainable params: 19,328
----------------------------------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.03
Forward/backward pass size (MB): 35.53
Params size (MB): 23.71
Estimated Total Size (MB): 59.27
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[2023-08-07 23:02:11.081835 INFO   ] trainer:train:317 - 训练数据：8644
[2023-08-07 23:02:15.428326 INFO   ] trainer:__train_epoch:269 - Train epoch: [1/60], batch: [0/136], loss: 2.99582, accuracy: 0.04688, learning rate: 0.00000000, speed: 14.72 data/sec, eta: 9:51:07评估每轮训练结束可以执行评估，评估会出来输出准确率，还保存了混合矩阵图片，保存路径output/images/，如下。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。pythoninfer.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。pythonrecord_audio.pyinfer_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。pythoninfer_record.py--record_seconds=3打赏作者打赏一块钱支持一下作者参考资料https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeechhttps://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-MobileFaceNetshttps://github.com/yeyupiaoling/PPASRhttps://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker