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情况

我正在通过使用WebRTC-VAD（一个 Python 适配器）来使用来自 WebRTC 的 VAD（语音活动检测）。来自 GitHub存储库的示例实现使用 Python 的wave 模块从文件中读取 PCM 数据。请注意，根据评论，该模块仅适用于单声道音频和 8000、16000 或 32000 Hz 的采样率。

我想做的事

从具有不同采样率的任意音频文件（MP3 和 WAV 文件）中读取音频数据，将其转换为 WebRTC-VAD 使用的 PCM 表示，应用 WebRTC-VAD 检测语音活动，最后通过生成 Numpy-Arrays 处理结果再次来自 PCM 数据，因为它们在使用Librosa时最容易使用

我的问题

WebRTC-VAD 模块只有在使用wave模块时才能正常工作。该模块将 PCM 数据作为bytes对象返回。当给它喂食已经获得的 Numpy 数组时，它不起作用，例如通过使用librosa.load(...). 我还没有找到在两种表示之间进行转换的方法。

到目前为止我做了什么

我编写了以下函数来从音频文件中读取音频数据并自动转换它们：

使用 Librosa 读取/转换任何音频数据的通用函数（--> 返回 Numpy 数组）：

def read_audio(file_path, sample_rate=None, mono=False):       
    return librosa.load(file_path, sr=sample_rate, mono=mono)

将任意数据读取为 PCM 数据的函数（--> 返回字节）：

def read_audio_vad(file_path):
    audio, rate = librosa.load(file_path, sr=16000, mono=True)
    tmp_file = 'tmp.wav'
    sf.write(tmp_file, audio, rate, subtype='PCM_16')
    audio, rate = read_pcm16_wave(tmp_file)
    remove(tmp_file)
    return audio, rate

def read_pcm16_wave(file_path):    
    with wave.open(file_path, 'rb') as wf:
        sample_rate = wf.getframerate()
        pcm_data = wf.readframes(wf.getnframes())
        return pcm_data, sample_rate

如您所见，我首先使用 librosa 读取/转换音频数据，从而绕道而行。这是必需的，因此我可以读取具有任意编码的 MP3 文件或 WAV 文件，并使用 Librosa 自动将其重新采样为 16kHz 单声道。然后我正在写入一个临时文件。在删除文件之前，我再次读出了内容，但这次使用的是wave模块。这给了我 PCM 数据。

我现在有以下代码来提取语音活动并生成 Numpy 数组：

def webrtc_voice(audio, rate):
    voiced_frames = webrtc_split(audio, rate)
    tmp_file = 'tmp.wav'
    for frames in voiced_frames:
        voice_audio = b''.join([f.bytes for f in frames])
        write_pcm16_wave(tmp_file, voice_audio, rate)
        voice_audio, rate = read_audio(tmp_file)
        remove(tmp_file)

        start_time = frames[0].timestamp
        end_time = (frames[-1].timestamp + frames[-1].duration)
        start_frame = int(round(start_time * rate / 1e3)) 
        end_frame = int(round(end_time * rate / 1e3)) 
        yield voice_audio, rate, start_frame, end_frame

def write_pcm16_wave(path, audio, sample_rate):
    with wave.open(path, 'wb') as wf:
        wf.setnchannels(1)
        wf.setsampwidth(2)
        wf.setframerate(sample_rate)
        wf.writeframes(audio)

如您所见，我再次绕过临时文件先写入 PCM 数据，然后使用 Librosa 再次读取临时文件以获得 Numpy 数组。该webrtc_split函数是示例实现中的实现，只有很少的小改动。为了完整起见，我将其发布在这里：

def webrtc_split(audio, rate, aggressiveness=3, frame_duration_ms=30, padding_duration_ms=300):
    vad = Vad(aggressiveness)

    num_padding_frames = int(padding_duration_ms / frame_duration_ms)
    ring_buffer = collections.deque(maxlen=num_padding_frames)
    triggered = False

    voiced_frames = []
    for frame in generate_frames(audio, rate):
        is_speech = vad.is_speech(frame.bytes, rate)

        if not triggered:
            ring_buffer.append((frame, is_speech))
            num_voiced = len([f for f, speech in ring_buffer if speech])
            if num_voiced > 0.9 * ring_buffer.maxlen:
                triggered = True
                for f, s in ring_buffer:
                    voiced_frames.append(f)
                ring_buffer.clear()
        else:
            voiced_frames.append(frame)
            ring_buffer.append((frame, is_speech))
            num_unvoiced = len([f for f, speech in ring_buffer if not speech])
            if num_unvoiced > 0.9 * ring_buffer.maxlen:
                triggered = False
                yield voiced_frames
                ring_buffer.clear()
                voiced_frames = []
    if voiced_frames:
        yield voiced_frames


class Frame(object):
    """
    object holding the audio signal of a fixed time interval (30ms) inside a long audio signal
    """

    def __init__(self, bytes, timestamp, duration):
        self.bytes = bytes
        self.timestamp = timestamp
        self.duration = duration


def generate_frames(audio, sample_rate, frame_duration_ms=30):
    frame_length = int(sample_rate * frame_duration_ms / 1000) * 2
    offset = 0
    timestamp = 0.0
    duration = (float(frame_length) / sample_rate)
    while offset + frame_length < len(audio):
        yield Frame(audio[offset:offset + frame_length], timestamp, duration)
        timestamp += duration
        offset += frame_length

我的问题

我使用wave模块写入/读取临时文件并使用 Librosa 读取/写入这些文件以获取 Numpy 数组的实现对我来说似乎过于复杂。然而，尽管花了一整天的时间在这件事上，我没有找到直接在两种编码之间进行转换的方法。我承认我不完全了解 PCM 和 WAVE 文件的所有细节，对 PCM 数据使用 16/24/32 位的影响或字节序。我希望我上面的解释足够详细，而不是太多。有没有更简单的方法在内存中的两种表示之间进行转换？

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1 回答 1

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似乎 WebRTC-VAD 和 Python 包装器py-webrtcvad期望音频数据为 16 位 PCM little-endian - 这是 WAV 文件中最常见的存储格式。

librosa然而，它的底层 I/O 库pysoundfile总是返回 range 中的浮点数组[-1.0, 1.0]。要将其转换为包含 16 位 PCM 的字节，您可以使用以下float_to_pcm16函数。

def float_to_pcm16(audio):
    import numpy

    ints = (audio * 32767).astype(numpy.int16)
    little_endian = ints.astype('<u2')
    buf = little_endian.tostring()
    return buf


def read_pcm16(path):
    import soundfile

    audio, sample_rate = soundfile.read(path)
    assert sample_rate in (8000, 16000, 32000, 48000)
    pcm_data = float_to_pcm16(audio)
    return pcm_data, sample_rate
于 2020-05-16T11:22:40.537 回答