Audio-Classification 项目使用教程

Audio-Classification 项目使用教程

Audio-Classification Code for YouTube series: Deep Learning for Audio Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/audiocl/Audio-Classification

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下：

Audio-Classification/
├── docs/           # 文档文件夹
├── logs/           # 日志文件夹
├── models/         # 模型文件和参数文件夹
├── notebooks/      # Jupyter 笔记本文件
├── wavfiles/       # 存放音频文件的文件夹
├── .gitignore      # Git 忽略文件
├── LICENSE         # 项目许可证文件
├── README.md       # 项目说明文件
├── clean.py        # 音频数据清理脚本
├── models.py       # 模型定义脚本
├── predict.py      # 预测脚本
├── requirements.txt # 项目依赖文件
└── train.py        # 训练脚本

• docs/: 存放项目相关文档。
• logs/: 存放训练过程中生成的日志文件。
• models/: 存放训练好的模型文件和相关的参数配置。
• notebooks/: 存放分析数据和可视化结果的Jupyter笔记本文件。
• wavfiles/: 存放原始的音频文件和预处理后的音频文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制时应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目遵循的MIT许可证文件。
• README.md: 项目的说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
• clean.py: 脚本用于清理音频数据，例如去除低幅度数据，分割音频等。
• models.py: 定义了项目中使用的不同类型的音频分类模型。
• predict.py: 脚本用于使用训练好的模型进行音频文件预测。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python依赖包。
• train.py: 脚本用于训练音频分类模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，用于训练音频分类模型。以下是启动文件的基本使用方法：

# 在命令行中执行以下命令开始训练
python train.py

在 train.py 中，你可以调整模型类型（如 conv1d，conv2d，lstm）以及采样率和时间间隔等参数。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt 是项目的配置文件，它列出了项目运行所需的Python依赖包。在使用项目之前，你需要确保安装了以下依赖：

tensorflow==2.3.0
keras==2.3.0
kapre==0.2.5
ipykernel
jupyter
matplotlib
numpy
scikit-learn

你可以通过以下命令安装所有的依赖：

pip install -r requirements.txt

确保在安装依赖前已经创建了虚拟环境，并激活了该环境。

以上就是Audio-Classification项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。按照上述步骤操作，你可以顺利开始使用这个开源项目。

Audio-Classification Code for YouTube series: Deep Learning for Audio Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/audiocl/Audio-Classification