Extracting features from an acoustic signal

Import required packages

[2]:

from oceanai.modules.lab.build import Run

Build

[3]:

_b5 = Run(
    lang = 'en', # Interface language
    color_simple = '#333', # Plain text color (hexadecimal code)
    color_info = '#1776D2', # The color of the text containing the information (hexadecimal code)
    color_err = '#FF0000', # Error text color (hexadecimal code)
    color_true = '#008001', # Text color containing positive information (hexadecimal code)
    bold_text = True, # Bold text
    num_to_df_display = 30, # Number of rows to display in tables
    text_runtime = 'Runtime', # Runtime text
    metadata = True # Displaying information about library
)

[2024-10-09 16:38:10] OCEANAI - персональные качества личности человека: Авторы: Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru] Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru] Карпов Алексей [karpov@iias.spb.su] Сопровождающие: Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru] Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru] Версия: 1.0.0a40 Лицензия: BSD License

Acoustic feature extraction process

[4]:

# Core settings
sr = 44100 # Sampling frequency
# Path to the audio or video file
path = 'video_FI/test/_plk5k7PBEg.003.mp4'

hc_features, melspectrogram_features = _b5.get_acoustic_features(
    path = path, # Path to the audio or video file
    sr = sr, # Sampling frequency
    window = 2, # Signal segment window size (in seconds)
    step = 1, # Signal segment window shift step (in seconds)
    out = True, # Display
    runtime = True, # Runtime count
    run = True # Run blocking
)

[2024-10-08 19:49:08] Извлечение признаков (экспертных и лог мел-спектрограмм) из акустического сигнала …

[2024-10-08 19:49:10] Статистика извлеченных признаков из акустического сигнала: Общее количество сегментов с: 1. экспертными признаками: 16 2. лог мел-спектрограммами: 16 Размерность матрицы экспертных признаков одного сегмента: 196 ✕ 25 Размерность тензора с лог мел-спектрограммами одного сегмента: 224 ✕ 224 ✕ 3

— Время выполнения: 2.143 сек. —