Verwenden Sie chatgpt, um Geschäftsszenarien schnell zu realisieren

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Aufforderungswort:
Ich muss ein Audiostück klassifizieren, ein Audiostück eingeben, das Ergebnis der Ausgabebeurteilung ist: 1. Lachen, 2. Applaus, 3. Unbekannt. Bitte verwenden Sie Tensorflow2.0, um das Programm zu schreiben, verwenden Sie das Faltungsmodell eines neuronalen Netzwerks und verwenden Sie Softmax für die Bewertungsfunktion der mfcc-Merkmalserkennung. Ich habe jetzt und nur noch zwei Arten von Audiodatensätzen, einer ist Lachen und der andere ist Applaus. Bitte geben Sie das Programm und den Datensatz an. Legen Sie die Verzeichnisstruktur fest.
Geben Sie einen vollständigen Code an, einschließlich der folgenden Teile:
1. Daten laden und vorverarbeiten
2. Erstellen und kompilieren Sie das Modell
3. Trainieren Sie das Modell und speichern Sie die Modelldatei
4. Laden Sie die Modelldatei
5. Verwenden Sie das Modell zur Vorhersage
*/

Ok, für Ihre Bedürfnisse finden Sie hier ein in TensorFlow 2.0 geschriebenes Python-Programm zur Klassifizierung von Audio. Wir werden Audio mithilfe eines Faltungsmodells für neuronale Netzwerke und der MFCC-Merkmalserkennung klassifizieren. Das Verfahren ist wie folgt:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
import librosa
import os
import numpy as np

# 定义分类类别
classes = ['laugh', 'applause', 'unknown']

# 定义 MFCC 参数
num_mfcc = 20
n_fft = 2048
hop_length = 512
num_segments = 5

# 定义每个段的时间长度
segment_duration = 1

# 定义采样率
sample_rate = 44100

# 定义目录结构
train_dir = './data/train'
val_dir = './data/val'

# 加载数据并预处理
def load_data(data_dir):
  # 初始化数据和标签列表
  data = []
  labels = []

  # 处理每个类别的文件夹
  for i, cls in enumerate(classes):
    cls_dir = os.path.join(data_dir, cls)
    for audio_file in os.listdir(cls_dir):
      file_path = os.path.join(cls_dir, audio_file)

      # 加载音频文件
      signal, sr = librosa.load(file_path, sr=sample_rate)

      # 分割音频文件
      n_samples = len(signal)
      samples_per_segment = int(segment_duration * sample_rate / num_segments)
      num_mfcc_vectors_per_segment = math.ceil(samples_per_segment / hop_length)

      for j in range(num_segments):
        start_sample = samples_per_segment * j
        end_sample = start_sample + samples_per_segment

        mfcc = librosa.feature.mfcc(signal[start_sample:end_sample], sr=sr,
                                     n_fft=n_fft, n_mfcc=num_mfcc,
                                     hop_length=hop_length)
        mfcc = mfcc.T

        if len(mfcc) == num_mfcc_vectors_per_segment:
          data.append(mfcc.tolist())
          labels.append(i)

  # 转换标签列表为分类矩阵
  labels = to_categorical(labels, num_classes=len(classes))

  return np.array(data), np.array(labels)

# 加载和预处理训练数据
train_data, train_labels = load_data(train_dir)

# 加载和预处理验证数据
val_data, val_labels = load_data(val_dir)

# 构建和编译模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(classes), activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型并保存模型文件
checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_accuracy', save_best_only=True, verbose=1)
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=16,
                    validation_data=(val_data, val_labels),
                    callbacks=[checkpoint])

# 加载模型文件
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 使用模型进行预测
def predict(filename):
  signal, sr = librosa.load(filename, sr=sample_rate)

  # 分割音频文件
  n_samples = len(signal)
  samples_per_segment = int(segment_duration * sample_rate / num_segments)
  num_mfcc_vectors_per_segment = math.ceil(samples_per_segment / hop_length)

  segments = []
  for j in range(num_segments):
    start_sample = samples_per_segment * j
    end_sample = start_sample + samples_per_segment

    mfcc = librosa.feature.mfcc(signal[start_sample:end_sample], sr=sr,
                                 n_fft=n_fft, n_mfcc=num_mfcc,
                                 hop_length=hop_length)
    mfcc = mfcc.T

    if len(mfcc) == num_mfcc_vectors_per_segment:
      segments.append(mfcc.tolist())

  # 转换为 NumPy 数组形式
  segments = np.array(segments)

  # 预测音频类别
  predictions = model.predict(segments)
  predicted_class_indices = np.argmax(predictions, axis=1)
  return classes[predicted_class_indices[0]]

Der obige Code enthält die folgenden Teile:

1. Funktion zum Laden und Vorverarbeiten von Daten: Diese Funktion kann einen Audiodatensatz laden und vorverarbeiten, einschließlich der Segmentierung von Audio und dem Extrahieren von MFCC-Funktionen.
2. Modelldefinition und -kompilierung: In diesem Abschnitt wird das Modell des Faltungs-Neuronalen Netzwerks definiert und mit Softmax als Bewertungsfunktion kompiliert.
3. Modelltraining und -speicherung: In diesem Abschnitt wird der Trainingsprozess des Modells definiert und die beste Modelldatei (dh das Modell mit der höchsten Überprüfungsgenauigkeit) am Ende jeder Epoche gespeichert.
4. Modell laden: Wird zum Laden der besten gespeicherten Modelldatei verwendet.
5. Vorhersagefunktion: Diese Funktion kann den Dateipfad einer Audiodatei akzeptieren und das geladene Modell verwenden, um deren Kategorie vorherzusagen.

Die Verzeichnisstruktur des Datensatzes sollte wie folgt aussehen:

• Daten
  • Zug
    • lachen
      • audio1.wav
      • audio2.wav
      • ...
    • Beifall
      • audio1.wav
      • audio2.wav
      • ...
  • val
    • lachen
      • audio1.wav
      • audio2.wav
      • ...
    • Beifall
      • audio1.wav
      • audio2.wav
      • ...

wobei laughund applausezwei verschiedene Audiokategorien darstellen trainund den Trainingssatz valbzw. . Jeder Kategorieordner enthält mehrere Audiodateien.

Der realisierte Code, die Codeanalyse und Hinweise werden gegeben. Was denken Sie, nachdem Sie den Prozess von ein paar Sekunden oben gelesen haben? Weit mehr als das!