10、音频数据自动聚类：从文件遍历到音频分割

音频数据自动聚类：从文件遍历到音频分割

1. 聚类概述

在处理大量音频文件时，自动将相似的歌曲分组到不同类别（如乡村、说唱、摇滚）可以帮助我们更好地组织音乐。这种在无监督的情况下将项目分配到组中的行为被称为聚类。与分类不同，聚类不需要预先标记好的训练数据集，在实际数据收集过程中，我们往往没有这样的便利条件。许多音乐流媒体服务（如 Spotify、SoundCloud 等）都在尝试通过聚类等机器学习技术来为用户推荐相似的歌曲。

聚类的核心思想是将数据集中的项目智能地分类，同一簇中的两个项目比不同簇中的项目“更接近”。这里的“接近”可以有多种解释，例如在生物分类中，猎豹和豹子可能属于同一簇，而大象属于另一簇。常见的聚类算法有很多，本文主要关注 k - 均值和自组织映射这两种完全无监督的方法，即不需要真实示例就能拟合模型。

2. 在 TensorFlow 中遍历文件

在机器学习算法中，音频和图像文件是常见的输入类型。这些数据文件有多种格式，如音频文件可以是 MP3 或 WAV，图像文件可以是 PNG 或 JPEG。为了将相似的音乐自动分组，我们需要学习如何在 TensorFlow 中读取音频文件。

虽然从磁盘读取文件不是机器学习特有的能力，我们可以使用多种 Python 库（如 NumPy 或 SciPy）将文件加载到内存中，但这里我们将使用 TensorFlow 进行数据预处理和学习。TensorFlow 提供了 tf.train.match_filenames_once(…) 操作符来列出目录中的文件，然后将这些信息传递给队列操作符 tf.train.string_input_producer(