主要内容

使用音频贴标程序标记音频

音频贴标程序应用程序,让您交互式定义和可视化地面真相标签的音频数据集。这个示例展示了如何创建标签定义,然后交互式地为一组音频文件添加标签。该示例还展示了如何导出标记为ground-truth的数据,然后可以使用这些数据audiodatastore.训练机器学习系统。

加载未标记的数据

  1. 打开音频贴标程序,在MATLAB®命令提示符中,输入:

    Audiolabeler.

  2. 本示例使用audio Toolbox™中包含的音频文件。要在您的系统中定位文件路径,在MATLAB命令提示符中输入:

    fullfile(matlabroot,“工具箱”'声音的''样品'的)

    要从文件中加载音频,单击负载>音频文件夹并选择包含要标记的音频文件的文件夹。

定义和分配标签

文件级标签

音频样本包括音乐,语音和氛围。创建文件级标签,该标签定义音频文件的内容音乐演讲气氛, 或者未知的,点击.指定标签名称作为内容, 这数据类型作为分类,而且类别作为音乐演讲气氛, 或者未知的.设定默认值的标签定义未知的

所有音频文件中的所有音频文件数据浏览器现在与之相关内容标签的名字。单击,收听选中的音频文件数据浏览器确认是音乐文件,点击.的值内容标签,单击未知的文件标签面板并选择音乐从下拉菜单。

选中的音频文件现在有了标签名称内容价值音乐分配给它。你可以继续设置内容属性中的文件的值数据浏览器然后从中选择一个值文件标签面板。

区域级标签

您可以手动定义区域级标签或使用提供的自动化算法。音频工具箱包括用于语音检测和语音到文本转录的自动标记算法。

笔记

要启用自动语音转文本转录功能,您必须下载并设置语音到文本转录功能。下载并设置语音到文本转录功能后,语音文字转换自动化算法在ToolStrip上显示为选项。

选择Counting-16-44p1-mono-15secs.wav数据浏览器

要创建指示是否检测到语音的区域级标签,请首先选择言语探测器自动化部分。您可以使用该语音检测算法窗口长度合并范围内的区域参数。使用语音检测算法的默认参数。选择ROI标签并选择所选音频文件的标签区域,请选择

关上言语探测器标签。您可以更正或微调自动生成的SpeechDetected通过从感兴趣区域条中选择感兴趣区域,然后拖动区域的边缘。ROI栏直接位于ROI标签的右侧。选中区域后,单击只播放所选区域,使您能够验证所选区域是否捕获所有相关的听觉信息。

如果您已设置语音到文本转录服务,请选择语音文字转换自动化部分。您可以使用特定于所选服务的名称-值对选项来控制语音到文本的转录。本示例使用IBM®服务并指定没有其他选项。

从转录服务返回的ROI标签是带有起始点和结束点的字符串。开始点和结束点与人工修正的语音检测区域的开始点和结束点并不完全对应。你可以修正语音通信通过选择该区域然后拖动该区域的边缘来标记标签。转录服务将单词“两个”分类为“四”,“四”为“为”,“和”那样“。您可以通过选择该区域来更正字符串,然后输入新字符串。

单击创建另一个区域级标签ROI标签面板。集标签名称VUV, 放数据类型分类,类别浊音无声的

默认情况下,波形查看器显示整个文件。显示用于缩放和平移的工具,将悬停在绘图的右上角。放大音频文件的前五秒钟。

当您在绘图中选择一个区域然后悬停在两个ROI条中的任何一个栏中时,会出现该区域的阴影。将所选区域分配给类别浊音,点击语音通信标签栏。悬停在VUV标签栏,然后单击阴影并选择浊音

接下来的两个词,“2”和“3”,包含了发声和不发声。选择情节上的每个语音区域,将鼠标悬停在VUV标签栏上,并为该区域选择正确的类别。

导出标签定义

您可以将标签定义导出为MAT文件或MATLAB脚本。维护标签定义使用户和会话之间的标签一致标记。选择出口>标签定义>文件

标签被保存为一系列signalLabelDefinition对象。在下次会话中,您可以通过选择来导入标签定义进口>标签定义>从文件

导出带标签的音频数据

您可以将标记信号集导出到文件或您的工作空间。选择出口>标签>到工作空间

音频贴标程序创造一个LabeledSignalSet.对象命名LabeledSet_HHMMSS,在那里HHMMSS是对象创建的时间,单位为小时、分钟和秒。

labeledset_104620
labeledSet_104620 = labeledSignalSet with properties: Source: {29×1 cell} NumMembers: 29 TimeInformation: "inherent" Labels: [29×4 table] Description: ""使用labelDefinitionsHierarchy查看标签和子标签列表。使用setLabelValue将数据添加到集合。

您创建的标签将保存为表格标签财产。

labeledSet_142356。标签
ans = 29×4表内容SpeechDetected SpeechContent VUV  ________ ______________ _____________ ___________ C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ Ambiance-16-44p1-mono-12secs.wav氛围{0×2表}{0×2表}{0×2表}C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ AudioArray-16-16-4channels-20secs.wav氛围{0×2表}{0×2表}{0×2表}C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ ChurchImpulseResponse-16-44p1-mono-5secs.wav未知{0×2表}{0×2表}{0×2表}C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\点击- 16 - 44 - p1 - mono - 0.2 - secs.wav氛围{0×2表}{0×2表}}{0×2表C: \程序文件\ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ Counting-16-44p1-mono-15secs.wav演讲{10×2表}{10×2表}{5×2表}C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ Engine-16-44p1-stereo-20sec.wav氛围{0×2表}{0×2表}{0×2表}C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ FemaleSpeech-16-8-mono-3secs.wav演讲{0×2table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\FunkyDrums-44p1-stereo-25secs.mp3 music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\FunkyDrums-48-stereo-25secs.mp3 music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Heli_16ch_ACN_SN3D.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\JetAirplane-16-11p025-mono-16secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Laughter-16-8-mono-4secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\MainStreetOne-24-96-stereo-63secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\NoisySpeech-16-22p5-mono-5secs.wav speech { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Rainbow-16-8-mono-114secs.wav speech { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RainbowNoisy-16-8-mono-114secs.wav speech { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RandomOscThree-24-96-stereo-13secs.aif music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockDrums-44p1-stereo-11secs.mp3 music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockDrums-48-stereo-11secs.mp3 music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockGuitar-16-44p1-stereo-72secs.wav music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockGuitar-16-96-stereo-72secs.flac music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\SoftGuitar-44p1_mono-10mins.ogg music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\SpeechDFT-16-8-mono-5secs.wav speech { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\TrainWhistle-16-44p1-mono-9secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Turbine-16-44p1-mono-22secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-44p1-stereo-10secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-8-mono-1000secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-8-mono-200secs.wav ambience { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table} C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WaveGuideLoopOne-24-96-stereo-10secs.aif music { 0×2 table} { 0×2 table} {0×2 table}

与标签关联的文件名以单元格数组的形式保存到财产。

labeledset_104620.source.
ans = 29×1单元阵列{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ Ambiance-16-44p1-mono-12secs.wav’}{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ AudioArray-16-16-4channels-20secs.wav’}{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ ChurchImpulseResponse-16-44p1-mono-5secs.wav’}{“C: \程序文件\ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \点击- 16 - 44 - p1 - mono - 0.2——secs.wav}{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ Counting-16-44p1-mono-15secs.wav’}{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ Engine-16-44p1-stereo-20sec.wav’}{“C: \ Program Files \ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ FemaleSpeech-16-8-mono-3secs.wav '}C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\FunkyDrums-44p1-stereo-25secs.mp3'} {'C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\FunkyDrums-48-stereo-25secs.mp3'} {'C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Heli_16ch_ACN_SN3D.wav'} {'C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\FunkyDrums-48-stereo-25secs.mp3'文件\MATLAB\R2019b\工具箱\音频\样本\JetAirplane-16-11p025-mono-16secs.wav'} {'C:程序文件\MATLAB\R2019b\工具箱\音频\样本\Laughter-16-8-mono-4secs.wav'} {'C:程序文件\MATLAB\R2019b\工具箱\音频\样本\MainStreetOne-24-96-stereo-63secs.wav'} {'C:程序C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ rainbownoise -16-8-mono-114secs.wav'} {'C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ rainbownoise -16-8-mono-114secs.wav'} {'C: Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\ rainbownoise -16-8-mono-114secs.wav'文件\ MATLAB工具箱\ R2019b \ \音响\ samples \ randomoscthree - 24 - 96立体声- 13秒。如果'}{'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockDrums-44p1-stereo-11secs.mp3' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockDrums-48-stereo-11secs.mp3' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockGuitar-16-44p1-stereo-72secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\RockGuitar-16-96-stereo-72secs.flac' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\SoftGuitar-44p1_mono-10mins.ogg' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\SpeechDFT-16-8-mono-5secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\TrainWhistle-16-44p1-mono-9secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\Turbine-16-44p1-mono-22secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-44p1-stereo-10secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-8-mono-1000secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WashingMachine-16-8-mono-200secs.wav' } {'C:\Program Files\MATLAB\R2019b\toolbox\audio\samples\WaveGuideLoopOne-24-96-stereo-10secs.aif' }

为深度学习工作流程准备音频数据存储

要继续深入学习或机器学习工作流,请使用audiodatastore..使用音频数据存储使您能够应用机器学习应用程序中常见的功能,例如spliteachlabel.spliteachlabel.允许您将数据分割为训练集和测试集。

为您的标记信号集创建一个音频数据存储。的第一个参数指定音频文件的位置audiodatastore.并设置标签财产audiodatastore.标签标记信号集的属性。

广告= audiodataStore(labeledset_104620.source,“标签”,labeledset_104620.labels)

ADS =具有属性的AudioDataStore:文件:{'... \ Toolbox \ Audio \ Samples \ Ambiance-16-44p1-mono-12secs.wav';'... \ toolbox \ audio \ samples \ audioArray-16-16-4Channels-20secs.wav';'... \ toolbox \ audio \ samples \ churchimpulseresponse-16-44p1-mono-5secs.wav'...和26更多}标签:29-by-4表reatledefilesyroots:{} outputdatatype:'double'

称呼countEachLabel并指定内容表变量计算标记为的文件数气氛音乐演讲, 或者未知的

countEachLabel(广告,“TableVariable”'内容'的)
ans = 4×2 table Content Count ________ _____ ambience 13 music 9 speech 6 unknown 1

有关在机器学习或深度学习工作流中使用标记的音频数据的示例,请参阅:

也可以看看

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