Repository - 音频分类

登录注册

版本库

查看Git使用指南如操作版本库需要认证，请使用您的邮箱

ZIP下载

克隆网址复制

霍龙社提交于 about 1 month前：init commit

core
docs
.gitignore
LICENSE
README.md
model_pack.py
model_service.py
model_test.py
requirements.txt

导出统计结果：各用户提交统计信息

# 音频分类

该模型输入为16位PCM wav文件，应用PCA转换/量化作为模型输入。该模型实现了了对声音的527分类，参考了Yu等人的多层注意力模型。

该模型已在多个音频类别中进行了测试，但是在音乐/语音类别中往往表现最佳。这主要是由于训练数据集中对这些类别的偏见（90％的音频属于这些类别中的任何一个）。尽管该模型是根据从YouTube视频中提取的Audioset数据进行训练的，但是该模型可以应用于音乐/语音领域之外的各种音频文件。

参考文献：

* _Jort F. Gemmeke, Daniel P. W. Ellis, Dylan Freedman, Aren Jansen, Wade Lawrence, R. Channing Moore, Manoj Plakal, Marvin Ritter_,["Audio set: An ontology and human-labeled dataset for audio events"](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45857.pdf), IEEE ICASSP, 2017.

* _Qiuqiang Kong, Yong Xu, Wenwu Wang, Mark D. Plumbley_,["Audio Set classification with attention model: A probabilistic perspective."](https://arxiv.org/pdf/1711.00927.pdf) arXiv preprint arXiv:1711.00927 (2017).

* _Changsong Yu, Karim Said Barsim, Qiuqiang Kong, Bin Yang_ ,["Multi-level Attention Model for Weakly Supervised Audio Classification."](https://arxiv.org/pdf/1803.02353.pdf) arXiv preprint arXiv:1803.02353 (2018).

* _S. Hershey, S. Chaudhuri, D. P. W. Ellis, J. F. Gemmeke, A. Jansen,
R. C. Moore, M. Plakal, D. Platt, R. A. Saurous, B. Seybold et  al._,
["CNN architectures for large-scale audio classification,"](https://arxiv.org/pdf/1609.09430.pdf) arXiv preprint
arXiv:1609.09430, 2016.

## API接口

该模型实现了2个API接口，其调用形式和返回值格式分别如下：

- classify：接收音频base64编码字符串，返回识别结果数字编号

- HTTP方法：POST

- 模型方法：classify

- HTTP请求体格式： {“wav_base64”: <音频文件的base64编码字符串>}

- HTTP响应体格式：{“value”: <JSON列表字符串>}
    
    其中JSON列表字符串字符串中JSON对象的格式如下：
     
        [
            [<中文名1>, <英文名1>, <信心度1>], 
            [<中文名2>, <英文名2>, <信心度2>], 
            [<中文名3>, <英文名3>, <信心度3>], 
        ]
        
- gen_test_wav：生成随机测试音频

- HTTP方法：POST

- 模型方法：gen_test_img

- HTTP请求体格式： {“text”: “”}

- HTTP响应体格式： {“value”: <示例音频的base64编码字符串>}

## 模型托管和演示

### 模型打包及导入

1. 运行model_pack.py，将在out文件夹下生成一个压缩文件：音频分类.zip。

2. 进入CubeAI平台“模型导入”界面（[https://cubeai.dimpt.com/#/ucumos/onboarding](https://cubeai.dimpt.com/#/ucumos/onboarding)），将上述生产的zip文件导入CubeAI平台。

### 模型托管

- https://cubeai.dimpt.com/#/ucumos/solution/4346ae7adf2047a58c2892aa37eb8fd9/view
    
### 模型能力开放

- https://cubeai.dimpt.com/#/ai-ability/ability/bc82dd0e354b422b962f73a528b8b180/view
    
### 模型演示

- https://cubeai.dimpt.com/udemo/#/audio-classifier

ihub@pcl.ac.cn 鹏城实验室人工智能研究中心