Python在音频（Audio）领域中，如何进行数据扩充呢？
python音频的数据扩充
经典的深度学习网络alexnet使用数据扩充（data augmentation）的方式扩大数据集，取得较好的分类效果。在深度学习的图像领域中，通过平移、 翻转、加噪等方法进行数据扩充。但是，在音频（audio）领域中，如何进行数据扩充呢？
音频的数据扩充，主要有以下四种方式：
音频剪裁（clip）
音频旋转（roll）
音频调音（tune）
音频加噪（noise）
音频解析基于librosa音频库；矩阵操作基于scipy和numpy科学计算库。
以下是python的实现方式
01
音频剪裁
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/love_illusion.mp3)
# 读取音频print y.shape, sr wavfile.write(../data/love_illusion_20s.mp3, sr, y[20 * sr:40 * sr])
# 写入音频
02
音频旋转
import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频ly = len(y) y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze() lc = len(y_tune) - ly y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/xxx_tune.mp3, sr, y_tune)
# 写入音频
03
音频调音
import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频ly = len(y) y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze() lc = len(y_tune) - ly y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/xxx_tune.mp3, sr, y_tune)
# 写入音频
04
音频加噪
import librosa
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频wn = np.random.randn(len(y)) y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0)
# 噪声不要添加到0上！print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3, sr, y)
# 写入音频
疲劳试验机选购要素须知
易华录光存储技术有效保护数据安全
一加5什么时候上市？最新消息：一加5再曝光 黑科技来袭，配置党最爱！
科学家与工程师:技术研究的价值
台积电选择力挺华为的决策依据?
Python在音频（Audio）领域中，如何进行数据扩充呢？
基于Transformer和深度证据学习的立体匹配框架
7.0英寸串口屏应用
EIB协议原理、实现的功能与应用实例分析
开发一种新的可持续路线来制备超小铜纳米团簇@MOFs
基于RBF神经网络的照明定量计算数据实现提高照明精度的设计
SMT自动化生产线联机
想创业先看看马云的忠告 这4类人要重用
凌力尔特推超级电容器充电器 主动电容器平衡以实现快速充电
中美科技摩擦频发，全球半导体现状如何？
远距医疗助MSTU一臂之力 争取脑中风黄金急救时间
中国区块链企业占比高 初创企业开始进入井喷模式
小米MIX3和荣耀Magic2买哪个最好
基于PTN的移动回传方案概览
周视经纬携ZT5手抛长航时无人机和新品V5垂直起降无人机产品亮相
经典的深度学习网络alexnet使用数据扩充（data augmentation）的方式扩大数据集，取得较好的分类效果。在深度学习的图像领域中，通过平移、 翻转、加噪等方法进行数据扩充。但是，在音频（audio）领域中，如何进行数据扩充呢？
音频的数据扩充，主要有以下四种方式：
音频剪裁（clip）
音频旋转（roll）
音频调音（tune）
音频加噪（noise）
音频解析基于librosa音频库；矩阵操作基于scipy和numpy科学计算库。
以下是python的实现方式
01
音频剪裁
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/love_illusion.mp3)
# 读取音频print y.shape, sr wavfile.write(../data/love_illusion_20s.mp3, sr, y[20 * sr:40 * sr])
# 写入音频
02
音频旋转
import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频ly = len(y) y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze() lc = len(y_tune) - ly y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/xxx_tune.mp3, sr, y_tune)
# 写入音频
03
音频调音
import cv2
import librosa
from scipy.io import wavfile y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频ly = len(y) y_tune = cv2.resize(y, (1, int(len(y) * 1.2))).squeeze() lc = len(y_tune) - ly y_tune = y_tune[int(lc / 2):int(lc / 2) + ly]print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/xxx_tune.mp3, sr, y_tune)
# 写入音频
04
音频加噪
import librosa
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
y, sr = librosa.load(../data/raw/love_illusion_20s.mp3)
# 读取音频wn = np.random.randn(len(y)) y = np.where(y != 0.0, y + 0.02 * wn, 0.0)
# 噪声不要添加到0上！print y.shape, sr wavfile.write(../data/raw/love_illusion_20s_w.mp3, sr, y)
# 写入音频
疲劳试验机选购要素须知
易华录光存储技术有效保护数据安全
一加5什么时候上市？最新消息：一加5再曝光 黑科技来袭，配置党最爱！
科学家与工程师:技术研究的价值
台积电选择力挺华为的决策依据?
Python在音频（Audio）领域中，如何进行数据扩充呢？
基于Transformer和深度证据学习的立体匹配框架
7.0英寸串口屏应用
EIB协议原理、实现的功能与应用实例分析
开发一种新的可持续路线来制备超小铜纳米团簇@MOFs
基于RBF神经网络的照明定量计算数据实现提高照明精度的设计
SMT自动化生产线联机
想创业先看看马云的忠告 这4类人要重用
凌力尔特推超级电容器充电器 主动电容器平衡以实现快速充电
中美科技摩擦频发，全球半导体现状如何？
远距医疗助MSTU一臂之力 争取脑中风黄金急救时间
中国区块链企业占比高 初创企业开始进入井喷模式
小米MIX3和荣耀Magic2买哪个最好
基于PTN的移动回传方案概览
周视经纬携ZT5手抛长航时无人机和新品V5垂直起降无人机产品亮相