Извлечение признаков из акустического сигнала
Импорт необходимых инструментов
[2]:
from oceanai.modules.lab.build import Run
Сборка
[3]:
_b5 = Run(
lang = 'ru', # Язык
color_simple = '#333', # Цвет обычного текста (шестнадцатеричный код)
color_info = '#1776D2', # Цвет текста содержащего информацию (шестнадцатеричный код)
color_err = '#FF0000', # Цвет текста содержащего ошибку (шестнадцатеричный код)
color_true = '#008001', # Цвет текста содержащего положительную информацию (шестнадцатеричный код)
bold_text = True, # Жирное начертание текста
num_to_df_display = 30, # Количество строк для отображения в таблицах
text_runtime = 'Время выполнения', # Текст времени выполнения
metadata = True # Отображение информации о библиотеке
)
[2023-12-10 16:35:36] 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: 1.0.0a5 Лицензия: BSD License
Процесс извлечения акустических признаков
[5]:
# Настройки ядра
sr = 44100 # Частота дискретизации
# Путь к аудио или видеофайлу
path = 'video_FI/test/_plk5k7PBEg.003.mp4'
hc_features, melspectrogram_features = _b5.get_acoustic_features(
path = path, # Путь к аудио или видеофайлу
sr = sr, # Частота дискретизации
window = 2, # Размер окна сегмента сигнала (в секундах)
step = 1, # Шаг сдвига окна сегмента сигнала (в секундах)
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 16:36:06] Извлечение признаков (экспертных и лог мел-спектрограмм) из акустического сигнала …
[2023-12-10 16:36:11] 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: 5.292 сек. —