使用scipy.cluster.vq实现音频聚类

音频聚类是将音频数据根据它们在特征空间中的相似度进行分组的过程。可以使用scipy库中的cluster.vq模块来实现音频聚类。

首先，我们需要读取音频文件并提取其特征。常用的音频特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、音频能量谱、谱质心等。在这里，我们以MFCC作为例子来进行音频聚类。

import scipy.io.wavfile as wav
from scipy.fftpack import dct
from scipy.cluster.vq import vq, kmeans, whiten
import numpy as np

# 读取音频文件
rate, data = wav.read("example.wav")

# 提取MFCC特征
def mfcc_features(data, rate):
    # 设置参数
    nfft = 1103      # FFT窗口大小
    nfilt = 26       # 滤波器组数
    num_ceps = 13    # MFCC系数数量

    # 预处理音频数据
    pre_emphasis = 0.97
    emphasized_signal = np.append(data[0], data[1:] - pre_emphasis * data[:-1])

    # 通过FFT计算频谱
    magnitude_spectrum = np.abs(np.fft.rfft(emphasized_signal, nfft))

    # 构建滤波器组
    filter_bank = np.zeros((nfilt, int(nfft/2 + 1)))
    low_freq_mel = 0
    high_freq_mel = 2595 * np.log10(1 + (rate / 2) / 700)
    mel_points = np.linspace(low_freq_mel, high_freq_mel, nfilt+2)
    hz_points = (700 * (10**(mel_points / 2595) - 1)).astype(int)
    for m in range(1, nfilt+1):
        for k in range(int(nfft/2)+1):
            if k < hz_points[m-1] or k > hz_points[m+1]:
                filter_bank[m-1, k] = 0
            elif hz_points[m-1] <= k and k <= hz_points[m]:
                filter_bank[m-1, k] = (k - hz_points[m-1]) / (hz_points[m] - hz_points[m-1])
            else:
                filter_bank[m-1, k] = (hz_points[m+1] - k) / (hz_points[m+1] - hz_points[m])

    # 应用滤波器并对结果取对数
    filtered_spectrum = np.dot(magnitude_spectrum, filter_bank.T)
    filtered_spectrum = np.where(filtered_spectrum == 0, np.finfo(float).eps, filtered_spectrum)
    filtered_spectrum = 20 * np.log10(filtered_spectrum)

    # 使用DCT计算MFCC系数
    mfcc = dct(filtered_spectrum, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1 : (num_ceps+1)]

    # 归一化
    mfcc -= (np.mean(mfcc, axis=0) + 1e-8)
    mfcc /= (np.std(mfcc, axis=0) + 1e-8)

    return mfcc

# 提取MFCC特征
features = mfcc_features(data, rate)

# 标准化特征
whitened = whiten(features)

接下来，我们使用k-means算法进行音频聚类，并获取每个样本的标签。

# 设置聚类数量
k = 5

# 使用k-means算法进行聚类
codebook, _ = kmeans(whitened, k)

# 使用vq函数获取每个样本的标签
labels, _ = vq(whitened, codebook)

最后，我们可以根据聚类结果对音频进行分组，并显示每个聚类的音频。

# 根据聚类结果对音频进行分组
clusters = [[] for _ in range(k)]
for i, label in enumerate(labels):
    clusters[label].append(i)

# 显示每个聚类的音频
for i, cluster in enumerate(clusters):
    print(f"Cluster {i+1}:")
    for index in cluster:
        print(f"Audio {index+1}")

这样，我们就成功地使用scipy.cluster.vq实现了音频聚类。在实际应用中，我们可以根据需求调整参数和特征提取方法，以获得更好的聚类效果。