让机器听声音识别男女（机器学习的方法）

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让机器听声音识别男女（机器学习的方法）

1、简介

​ 人能够很容易的听出说话人的性别，我们能不能让机器也像人一样，听声辨别性别？这个答案是肯定的，特别是随着人工智能算法的发展，识别性能是不断的提升。本实验就是通过声音识别男女性别。主要分为三个部分，第一是对声音文件进行特征提取，第二是通过机器学习方法建立男女性别分类模型，第三则是加载模型进行声音文件测试。

2、主体框架

• 声音文件：本文中采用的数据是预存为wav格式的录音文件，主要来自The Harvard-Haskins Database of Regularly-Timed Speech、Festvox CMU_ARCTIC Speech Database at Carnegie Mellon University

• 特征提取：利用R语言实现，可以使用R语言的warbleR包，本文中使用的是一个开源的R语言函数包（末尾会提供），它能提取出20个特征（特征如下图），本文末尾会提供一个已经通过此脚本处理好的3000多条特征文件，可以直接加载训练模型。

• 算法：本文中采用的是xgboost算法，测试准备率可达98%以上。

• 模型保存：为了方便测试使用，将训练得到的参数，保存下来，只用训练一次，测试时只需加载参数即可。

3、 所需环境

• R语言（本文是在linux系统进行）
• python2
  
  • rpy2（用来加载R函数，读取R语言的输出文件特征）
  • pickle(模型保存)
• xgboost

4 代码

1 利用R语言脚本输出特征文件

import pandas as pd
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import r, pandas2ri
import os
os.chdir('home/qlmx')

data_list = []

#获取特征文件
def get_feature(fname):
    pandas2ri.activate()
    robjects.r.source('feature_extract.R')      #利用rpy2读取R脚本
    data_read = robjects.r.processFolder(fname) #得到数据文件
    data_read = pandas2ri.ri2py(data_read)      #转化为python可以使用的数据
    return data_read

if __name__ == '__main__':
    file_name_list = os.listdir('data')         #存放.wav格式声音的文件夹
    for file_name in file_name_list:
    data = get_feature(file_name)
        data_list.append(data)
    result = pd.concat(data_list)           
    result['label'] = 'male'
    result.to_csv("male.csv", index=False)
    #result['label'] = 'female'
    #result.to_csv("female.csv", index=False)

注：该文件主要是用来构造训练过程中的特征文件，需要人为的标定male或者female。对生成的male.csv和female.csv文件再合并成为train.csv文件，用于训练。

2 获得训练model

#-*- coding:utf-8 _*-  

import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import pickle
import pprint

def xgb_score(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    return 'log_loss', sklearn.metrics.log_loss(labels, preds)


input_data = pd.read_csv('train.csv')
input_data = input_data.sample(frac=1) 
gender = {'male' : 0, 'female' : 1}
input_data['label'] = input_data['label'].map(gender)
cols = [c for c in input_data.columns if c not in ['label']]
print cols
train = input_data.iloc[0 :3300]
test = input_data.iloc[3300 : ]
test_label = test['label']
test_label = np.array(test_label).reshape([-1 , 1])
del(test['label'])

fold = 1
for i in range(fold):
    params = {
        'eta': 0.01, #use 0.002
        'max_depth': 5,
        'objective': 'binary:logistic',
        'eval_metric': 'logloss',
        'lambda':0.1,
        'gamma':0.1,
        'seed': i,
        'silent': True
    }
    x1 = train[cols][0:3000]
    x2 = train[cols][3000:]
    y1 = train['label'][0:3000]
    y2 = train['label'][3000 : ]
    watchlist = [(xgb.DMatrix(x1, y1), 'train'), (xgb.DMatrix(x2, y2), 'valid')]
    model = xgb.train(params, xgb.DMatrix(x1, y1), 1500,  watchlist, feval=xgb_score, maximize=False, verbose_eval=50, early_stopping_rounds=50) #use 1500
    if i != 0:
        pred += model.predict(xgb.DMatrix(test[cols]), ntree_limit=model.best_ntree_limit)
    else:
        pred = model.predict(xgb.DMatrix(test[cols]), ntree_limit=model.best_ntree_limit)

pred /= fold
pre_label = np.zeros([pred.shape[0], 1])
for i in range(pred.shape[0]):
    if pred[i] >= 0.5:
        pre_label[i] = 1
    else:
        pre_label[i] = 0

acc = np.mean(np.equal(pre_label, test_label).astype(np.float))
print("the test acc is:", acc)

model_save = open('model.pkl', 'wb')    #保存模型
pickle.dump(model, model_save)
model_save.close()

3 测试声音

import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import pickle
import pprint
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import r, pandas2ri
import os
os.chdir('/home/qlmx')

#get feature file
def get_feature(fname):
    pandas2ri.activate()
    robjects.r.source('feature_extract.R')
    data_read = robjects.r.processFolder(fname)
    data_read = pandas2ri.ri2py(data_read)
    return data_read

if __name__ == '__main__':
    data_list = []
    model_save = open('model.pkl', 'rb')
    model = pickle.load(model_save)
    model_save.close()

    file_name_list = os.listdir('data')             #读取声音文件
    for file_name in file_name_list:
        data = get_feature(file_name)
        data_list.append(data)
    test = pd.concat(data_list)

    pred = model.predict(xgb.DMatrix(test), ntree_limit=model.best_ntree_limit)
    print pred
    pre_label = np.zeros([pred.shape[0], 1])
    for i in range(pred.shape[0]):
        if pred[i] >= 0.5:
            pre_label[i] = 1
        else:
            pre_label[i] = 0
    num = 0
    tlen = len(pre_label)
    for i in pre_label:
        num += i
    print 'female is;'+str(num)
    print 'male is:'+str(tlen-num)
    print (tlen-num)/tlen
    print num/tlen        

链接：特征文件和R语言脚本