Libros kutubxonasi yordamida audio ishlov berish

|
Libros kutubxonasi yordamida audio ishlov berish
|
bet | 153/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20241. Libros kutubxonasi yordamida audio ishlov berish:
Librosa-bu Python-da ovozni tahlil qilish va qayta ishlash uchun mashhur kutubxona. Uning yordamida siz audio belgilarni olish, audio signalning vaqtinchalik va chastotali ko‘rinishi va boshqalar kabi vazifalarni bajarishingiz mumkin.
Audio faylni yuklash va vaqt jadvalini ko‘rsatish misoli:
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt # Audio faylni yuklash
audio_path = "path/to/audio/file.mp3"
audio_data, sr = librosa.load(audio_path) # Vaqt jadvalini ko‘rsatish
librosa.display.waveshow(audio_data, sr=sr)
plt.show()
2. Nutqni aniqlash kutubxonasi yordamida nutqni aniqlash:
Nutqni aniqlash kutubxonasi audio fayllar yoki mikrofondan nutqni tanib olishga imkon beradi.
Nutqni aniqlashga misol:
import speech_recognition as sr # Tanib olish ob’ektini yaratish
recognizer = sr.Recognizer()# Audio faylni yuklash
audio_path = "path/to/audio/file.wav"
with sr.AudioFile(audio_path) as source:
audio_data = recognizer.record(source)# Nutqni aniqlash
try:
text = recognizer.recognize_google(audio_data)
print("Tan olingan matn:", text)
except sr.UnknownValueError:
print("Nutq tan olinmagan ")
except sr.RequestError as e:
print(f" Tanib olish xizmati xatosi: {e}")
Ovozni qayta ishlash uchun sun’iy intellekt:
Audio ma’lumotlarni qayta ishlash vazifalari uchun ko‘plab mashinalarni o‘rganish va chuqur o‘rganish modellaridan foydalanish mumkin. Masalan, tovushlarni tasniflash uchun konvolyutsion neyron tarmoqlariga (CNN) asoslangan modellar qo‘llanilishi mumkin.
Ovozni tasniflash uchun oldindan tayyorlangan modeldan foydalanish misoli:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
# Oldindan tayyorlangan modelni yuklab olish
model_path = "path/to/pretrained/model.h5"
model = load_model(model_path)# Audio ma’lumotlarni tayyorlash va bashorat qilish # (bu erda siz ma’lum bir model va vazifaga qarab moslashishingiz kerak)
input_data = preprocess_audio_data(audio_data)
prediction = model.predict(input_data)
Python-da sun’iy intellekt yordamida audio ma’lumotlarni qayta ishlash sohasiga kirish misolini ko‘rib chiqaylik. Ushbu misolda biz audioni qayta ishlash uchun Libros kutubxonasidan va ovozli hodisalarni aniqlash uchun oldindan tayyorlangan modeldan foydalanish uchun Thensorflow-dan foydalanamiz.
# Kerakli kutubxonalarni import qilish
import librosa
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np # Libros yordamida audio faylni yuklab olish va qayta ishlash funktsiyasi
def load_and_process_audio(audio_path):# Audio faylni yuklash
audio_data, sr = librosa.load(audio_path)
# Audio xususiyatlarini ajratib olish(masalan, spektrogrammalar)
spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=audio_data, sr=sr)
spectrogram = librosa.power_to_db(spectrogram, ref=np.max)
return spectrogram
# Ovozli hodisalarni aniqlash uchun oldindan tayyorlangan modeldan foydalanish funktsiyasi
def recognize_sound_event(model, audio_features):
# Bashorat qilish uchun ma’lumotlarni tayyorlash
input_data = np.expand_dims(audio_features, axis=0)
# Model yordamida bashorat qilish
prediction = model.predict(input_data)
return prediction
# Oldindan tayyorlangan modelni yuklash (masalan: ovozli hodisalarni aniqlash modeli)
model_path = "path/to/pretrained/model.h5"
model = load_model(model_path)
# Audio faylni qayta ishlash va audio hodisani aniqlash uchun funktsiyalardan foydalanish misoli
audio_path = "path/to/audio/file.wav"
audio_features = load_and_process_audio(audio_path)
prediction = recognize_sound_event(model, audio_features)
# Natijaning natijasi
print("Bashorat natijasi:", prediction)
Ushbu misol Libros-dan foydalangan holda audio faylni qayta ishlashning oddiy stsenariysi va TensorFlow-da oldindan tayyorlangan model yordamida audio hodisani tan olishdir.
|
| |