【音频分类实战】全面指南：基于PyTorch的AudioClassification-Pytorch项目部署
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AudioClassification-Pytorch 项目基础介绍
AudioClassification-Pytorch 是一个专为声音识别设计的开源项目，它利用 Python 结合强大的深度学习框架 PyTorch 实现。此项目涵盖了多种声音分类模型，如 ECAPA-TDNN、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE 等，以及丰富的音频预处理选项，适用于环境声音、动物声音及语种识别等多种场景。
关键技术和框架
- PyTorch: 强大的深度学习库，支持动态计算图，易于构建复杂神经网络。
- EcapaTdnn, PANNS, TDNN等模型: 特殊设计用于声音分类的模型结构。
- 数据预处理: 包括MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC等多种音频特征提取方法。
- Urbansound8K数据集: 一个常用的声音分类数据集，用于训练和测试模型。
安装与配置教程
环境准备
确保你的系统已安装 Anaconda 3 和 Git。推荐使用Python 3.11及其以上版本，并确保操作系统为Windows 11或Ubuntu 22.04。
步骤一：创建虚拟环境
- 打开终端或Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境：
conda create -n audio_class python=3.11 conda activate audio_class
步骤二：安装PyTorch与依赖
接下来安装PyTorch和相关库，确保匹配你的CUDA版本。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
步骤三：安装macls和其他必要库
pip install macls -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
项目克隆与初始化
-
克隆项目仓库到本地：
git clone https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch.git cd AudioClassification-Pytorch -
安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
数据准备与配置
数据列表生成
- 将你的音频数据按类别组织在
dataset/audio目录下。 - 运行提供的脚本来生成数据列表文件：
python create_data.py
修改配置文件
- 根据需要，查阅
configs目录下的配置文件，例如config.yml，并调整dataset_conf.num_class为你数据集的类别数，以及选择或调整预处理方法如preprocess_conf.feature_method。
模型训练
-
数据特征提取（可选） 对于未预先提取特征的情况，运行特征提取脚本：
python extract_features.py --configs=configs/default.yml --save_dir=dataset/features -
开始训练
- 修改配置文件以适应你的训练需求。
- 单GPU训练：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py - 多GPU训练（假设有两块GPU）：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.py
至此，您已完成音频分类项目的安装与配置。记住，深入了解每一个配置项对于优化您的模型表现至关重要。祝您在声音识别领域探索顺利！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
