pytorch加载语音类自定义数据集

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合torch.u
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  pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合

  • torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法
    •  __len()__ :返回数据集中数据的数量
    •   __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据
  • torch.utils.data.DataLoader:对数据集进行包装,可以设置batch_size、是否shuffle....

第一步

  自定义的 Dataset 都需要继承 torch.utils.data.Dataset 类,并且重写它的两个成员方法:

  • __len()__:读取数据,返回数据和标签
  • __getitem()__:返回数据集的长度
from torch.utils.data import Dataset


class AudioDataset(Dataset):
    def __init__(self, ...):
        """类的初始化"""
        pass

    def __getitem__(self, item):
        """每次怎么读数据,返回数据和标签"""
        return data, label

    def __len__(self):
        """返回整个数据集的长度"""
        return total

只听到从山间传来架构君的声音:
白发苍颜吾老矣,只此地,是生涯。有谁来对上联或下联?

注意事项:Dataset只负责数据的抽象,一次调用getiitem只返回一个样本

案例:

  文件目录结构

  • p225
    • ***.wav
    • ***.wav
    • ***.wav
    • ...
  • dataset.py

目的:读取p225文件夹中的音频数据

此代码由Java架构师必看网-架构君整理
class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, data_folder, sr=16000, dimension=8192): self.data_folder = data_folder self.sr = sr self.dim = dimension # 获取音频名列表 self.wav_list = [] for root, dirnames, filenames in os.walk(data_folder): for filename in fnmatch.filter(filenames, "*.wav"): # 实现列表特殊字符的过滤或筛选,返回符合匹配“.wav”字符列表 self.wav_list.append(os.path.join(root, filename)) def __getitem__(self, item): # 读取一个音频文件,返回每个音频数据 filename = self.wav_list[item] wb_wav, _ = librosa.load(filename, sr=self.sr) # 取 帧 if len(wb_wav) >= self.dim: max_audio_start = len(wb_wav) - self.dim audio_start = np.random.randint(0, max_audio_start) wb_wav = wb_wav[audio_start: audio_start + self.dim] else: wb_wav = np.pad(wb_wav, (0, self.dim - len(wb_wav)), "constant") return wb_wav, filename def __len__(self): # 音频文件的总数 return len(self.wav_list)

注意事项:19-24行:每个音频的长度不一样,如果直接读取数据返回出来的话,会造成维度不匹配而报错,因此只能每次取一个音频文件读取一帧,这样显然并没有用到所有的语音数据,

第二步

  实例化 Dataset 对象

Dataset= AudioDataset("./p225", sr=16000)

如果要通过batch读取数据的可直接跳到第三步,如果你想一个一个读取数据的可以看我接下来的操作

此代码由Java架构师必看网-架构君整理
# 实例化AudioDataset对象 train_set = AudioDataset("./p225", sr=16000) for i, data in enumerate(train_set): wb_wav, filname = data print(i, wb_wav.shape, filname) if i == 3: break # 0 (8192,) ./p225\p225_001.wav # 1 (8192,) ./p225\p225_002.wav # 2 (8192,) ./p225\p225_003.wav # 3 (8192,) ./p225\p225_004.wav

第三步

  如果想要通过batch读取数据,需要使用DataLoader进行包装

为何要使用DataLoader?

  1. 深度学习的输入是mini_batch形式
  2. 样本加载时候可能需要随机打乱顺序,shuffle操作
  3. 样本加载需要采用多线程

  pytorch提供的 DataLoader 封装了上述的功能,这样使用起来更方便。

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False)

参数

  • dataset:加载的数据集(Dataset对象)
  • batch_size每个批次要加载多少个样本(默认值:1)
  • shuffle:每个epoch是否将数据打乱
  • sampler定义从数据集中抽取样本的策略如果指定,则不能指定洗牌。
  • batch_sampler类似于sampler,但每次返回一批索引。与batch_size、shuffle、sampler和drop_last相互排斥。
  • num_workers:使用多进程加载的进程数,0代表不使用多线程
  • collate_fn:如何将多个样本数据拼接成一个batch,一般使用默认拼接方式
  • pin_memory:是否将数据保存在pin memory区,pin memory中的数据转到GPU会快一些
  • drop_last:dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍,drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃

返回:数据加载器

案例:

# 实例化AudioDataset对象
train_set = AudioDataset("./p225", sr=16000)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=8, shuffle=True)

for (i, data) in enumerate(train_loader):
    wav_data, wav_name = data
    print(wav_data.shape)   # torch.Size([8, 8192])
    print(i, wav_name)
    # ('./p225\\p225_293.wav', './p225\\p225_156.wav', './p225\\p225_277.wav', './p225\\p225_210.wav',
    # './p225\\p225_126.wav', './p225\\p225_021.wav', './p225\\p225_257.wav', './p225\\p225_192.wav')

我们来吃几个栗子消化一下:

栗子1

  这个例子就是本文一直举例的,栗子1只是合并了一下而已

  文件目录结构

  • p225
    • ***.wav
    • ***.wav
    • ***.wav
    • ...
  • dataset.py

目的:读取p225文件夹中的音频数据

import fnmatch
import os
import librosa
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader


class Aduio_DataLoader(Dataset):
    def __init__(self, data_folder, sr=16000, dimension=8192):
        self.data_folder = data_folder
        self.sr = sr
        self.dim = dimension

        # 获取音频名列表
        self.wav_list = []
        for root, dirnames, filenames in os.walk(data_folder):
            for filename in fnmatch.filter(filenames, "*.wav"):  # 实现列表特殊字符的过滤或筛选,返回符合匹配“.wav”字符列表
                self.wav_list.append(os.path.join(root, filename))

    def __getitem__(self, item):
        # 读取一个音频文件,返回每个音频数据
        filename = self.wav_list[item]
        print(filename)
        wb_wav, _ = librosa.load(filename, sr=self.sr)

        # 取 帧
        if len(wb_wav) >= self.dim:
            max_audio_start = len(wb_wav) - self.dim
            audio_start = np.random.randint(0, max_audio_start)
            wb_wav = wb_wav[audio_start: audio_start + self.dim]
        else:
            wb_wav = np.pad(wb_wav, (0, self.dim - len(wb_wav)), "constant")

        return wb_wav, filename

    def __len__(self):
        # 音频文件的总数
        return len(self.wav_list)


train_set = Aduio_DataLoader("./p225", sr=16000)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=8, shuffle=True)


for (i, data) in enumerate(train_loader):
    wav_data, wav_name = data
    print(wav_data.shape)   # torch.Size([8, 8192])
    print(i, wav_name)
    # ('./p225\\p225_293.wav', './p225\\p225_156.wav', './p225\\p225_277.wav', './p225\\p225_210.wav',
    # './p225\\p225_126.wav', './p225\\p225_021.wav', './p225\\p225_257.wav', './p225\\p225_192.wav')

注意事项

  1. 27-33行:每个音频的长度不一样,如果直接读取数据返回出来的话,会造成维度不匹配而报错,因此只能每次取一个音频文件读取一帧,这样显然并没有用到所有的语音数据,
  2. 48行:我们在__getitem__中并没有将numpy数组转换为tensor格式,可是第48行显示数据是tensor格式的。这里需要引起注意

栗子2

  相比于案例1,案例二才是重点,因为我们不可能每次只从一音频文件中读取一帧,然后读取另一个音频文件,通常情况下,一段音频有很多帧,我们需要的是按顺序的读取一个batch_size的音频帧,先读取第一个音频文件,如果满足一个batch,则不用读取第二个batch,如果不足一个batch则读取第二个音频文件,来补充。

  我给出以下几种建议:

建议一

如果你模型需要读取的不是简单的音频,而是经过较复杂特征处理后的数据,特征处理还挺需要时间的,我建议你用这种方法

  先按顺序读取每个音频文件,以窗长8192、帧移4096对语音进行分帧,然后拼接。得到(帧数,帧长,1)(frame_num, frame_len, 1)的数组保存到h5中。然后用上面讲到的 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader 读取数据。

具体实现代码:

  第一步:创建一个H5_generation脚本,读取语音并进行特征处理,最后将特征转换为h5格式文件。(大家根据自己的研究领域进行相应的特征提取,我这个是语音频带扩展的窄带和宽带特征提取代码,你们能看懂我想要表达的思想就行)

pytorch加载语音类自定义数据集
pytorch加载语音类自定义数据集

# Author:凌逆战
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
方法:重采样,高频部分不会恢复,时间维度对不上,因此在重采样之前需要给原音频裁切取整
得到训练数据为8000Hz,Ground True为16kHz。
"""
import fnmatch
import os
import h5py
import librosa
import argparse
import numpy as np

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--sr', type=int, default=16000, help='音频采样率')
parser.add_argument('--wav_dir', default="F:/dataset/VCTK-Corpus/wav48/p225", help='存放wav文件的路径')
parser.add_argument('--h5_dir', default="./single_speaker225_resample_r=2.h5", help='输出 h5存档的路径')
parser.add_argument('--scale', type=int, default=2, help='缩放因子')  # 2、4、6
parser.add_argument('--dimension', type=int, default=8192, help='patch的维度')
parser.add_argument('--stride', type=int, default=4096, help='提取patch时候的步幅')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64, help='我们产生的 patches 是batch size的倍数')
args = parser.parse_args()

# 如果是TIMIT数据集
# train_set_shape:(48576, 8192, 1)
# test_set_shape:(17728, 8192, 1)
# python data_preprocess_resample.py --wav_dir "F:/dataset/TIMIT/TRAIN" --h5_dir "./TIMIT_resample_train_r=2.h5"
# python data_preprocess_resample.py --wav_dir "F:/dataset/TIMIT/TEST" --h5_dir "./TIMIT_resample_test_r=2.h5"

def preprocess(args, h5_file, save_wav):
    # 列出所有要处理的文件 列表
    wav_list = []
    for root, dirnames, filenames in os.walk(args.wav_dir):
        for filename in fnmatch.filter(filenames, "*.wav"):  # 实现列表特殊字符的过滤或筛选,返回符合匹配“.wav”字符列表
            wav_list.append(os.path.join(root, filename))
    num_files = len(wav_list)  # num_files音频文件的个数
    print("音频的个数为:", num_files)

    # patches to extract and their size / 要提取的补丁及其大小
    dim = args.dimension  # patch的维度 default=8192
    wb_stride = args.stride  # 提取patch时候的步幅 default=3200

    wb_patches = list()  # 宽带音频补丁空列表
    nb_patches = list()  # 窄带音频补丁空列表

    for j, wav_path in enumerate(wav_list):
        if j % 10 == 0:  # 每隔10次打印一下文件的索引和文件路径名
            print('%d/%d' % (j, num_files))

        wb_wav, _ = librosa.load(wav_path, sr=args.sr)  # 加载音频文件 采样率 sr = 16000

        # 裁剪,使其与缩放比率一起工作,结果:能被缩放比例整除,因为不能整除的已经被减去了
        wav_len = len(wb_wav)
        wb_wav = wb_wav[: wav_len - (wav_len % args.scale)]

        # 生成低分辨率版本
        nb_wav = librosa.core.resample(wb_wav, args.sr, args.sr / args.scale)  # 下采样率 16000-->8000
        nb_wav = librosa.core.resample(nb_wav, args.sr / args.scale, args.sr)  # 上采样率 8000-->16000,并不恢复高频部分

        # 生成补丁
        max_i = len(wb_wav) - dim + 1
        for i in range(0, max_i, wb_stride):
            wb_patch = np.array(wb_wav[i: i + dim])
            nb_patch = np.array(nb_wav[i: i + dim])

            wb_patches.append(wb_patch.reshape((dim, 1)))
            nb_patches.append(nb_patch.reshape((dim, 1)))

    # 裁剪补丁,使其成为小批量的倍数
    num_wb_patches = len(wb_patches)
    num_nb_patches = len(nb_patches)
    print("num_wb_patches", num_wb_patches)  # 852
    print("num_nb_patches", num_nb_patches)  # 852

    print('batch_size:', args.batch_size)  # batch_size: 64
    # num_wb_patches要能够被batch整除,保留能够被整除的,这样才能保证每个样本都能被训练到
    num_to_keep_wb = num_wb_patches // args.batch_size * args.batch_size
    wb_patches = np.array(wb_patches[:num_to_keep_wb])

    num_to_keep_nb = num_nb_patches // args.batch_size * args.batch_size
    nb_patches = np.array(nb_patches[:num_to_keep_nb])

    print('hr_patches shape:', wb_patches.shape)  # (832, 8192, 1)
    print('lr_patches shape:', nb_patches.shape)  # (832, 8192, 1)

    # 创建 hdf5 文件
    data_set = h5_file.create_dataset('data', nb_patches.shape, np.float32)  # lr
    label_set = h5_file.create_dataset('label', wb_patches.shape, np.float32)  # hr

    data_set[...] = nb_patches  # ...代替了前面两个冒号, data_set[...]=data_set[:,:]
    label_set[...] = wb_patches

    if save_wav:
        librosa.output.write_wav('resample_train_wb.wav', wb_patches[40].flatten(), args.sr, norm=False)
        librosa.output.write_wav('resample_train_nb.wav', nb_patches[40].flatten(), args.sr, norm=False)
        print(wb_patches[40].shape)  # (8192, 1)
        print(nb_patches[40].shape)  # (8192, 1)
        print('保存了两个示例')


if __name__ == '__main__':
    # 创造训练
    with h5py.File(args.h5_dir, 'w') as f:
        preprocess(args, f, save_wav=True)

H5_generation.py

  第二步:通过Dataset从h5格式文件中读取数据

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
import h5py

def load_h5(h5_path):
    # load training data
    with h5py.File(h5_path, 'r') as hf:
        print('List of arrays in input file:', hf.keys())
        X = np.array(hf.get('data'), dtype=np.float32)
        Y = np.array(hf.get('label'), dtype=np.float32)
    return X, Y


class AudioDataset(Dataset):
    """数据加载器"""
    def __init__(self, data_folder):
        self.data_folder = data_folder
        self.X, self.Y = load_h5(data_folder)   # (3392, 8192, 1)

    def __getitem__(self, item):
        # 返回一个音频数据
        X = self.X[item]
        Y = self.Y[item]

        return X, Y

    def __len__(self):
        return len(self.X)


train_set = AudioDataset("./speaker225_resample_train.h5")
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True, drop_last=True)


for (i, wav_data) in enumerate(train_loader):
    X, Y = wav_data
    print(i, X.shape)
    # 0 torch.Size([64, 8192, 1])
    # 1 torch.Size([64, 8192, 1])
    # ...
  • 优点:我把复杂的操作统一让H5_generation.py文件来执行,模型训练的时候直接读取H5文件就行,不用在训练模型的时候再进行特征提取,一劳永逸,节省时间。
  • 缺点:最后能够一步解决就最好了

我尝试在__init__中生成h5文件,但是会导致内存爆炸,就很奇怪,因此我只好分开了

建议二

如果你的模型输入就是语音波形,或者特征处理非常简单,我强烈建议你一步到位,不要去什么生成h5文件,

import os
import time
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import librosa


class AudioData(Dataset):
    def __init__(self, dimension=8192, stride=4096, fs=16000, scale=2, data_path="./train"):
        super(AudioData, self).__init__()
        self.dimension = dimension
        self.stride = stride
        self.scale = scale
        self.fs = fs
        self.wavs_path = [os.path.join(data_path, wav_name) for wav_name in os.listdir(data_path)]
        self.wb_list = []

        self.split()

    def get_nb(self, wb_wav):
        nb_wav = librosa.core.resample(wb_wav, self.fs, self.fs / self.scale)  # 下采样率 16000-->8000
        nb_wav = librosa.core.resample(nb_wav, self.fs / self.scale, self.fs)  # 上采样率 8000-->16000,并不恢复高频部分
        return nb_wav

    def split(self):
        for wav_path in self.wavs_path:
            wav, _ = librosa.load(path=wav_path, sr=self.fs)
            wav_length = len(wav)  # 音频长度
            if wav_length < self.stride:  # 如果语音长度小于4096
                continue
            if wav_length < self.dimension:  # 如果语音长度小于8192
                diffe = self.dimension - wav_length
                wb_wav = np.pad(wav, (0, diffe), mode="constant")
                self.wb_list.append(wb_wav)
            else:  # 如果音频大于 8192
                start_index = 0
                while True:
                    if start_index + self.dimension > wav_length:
                        break

                    wb_frame = wav[start_index:start_index + self.dimension]
                    self.wb_list.append(wb_frame)
                    start_index += self.stride

    def __len__(self):
        return len(self.wb_list)

    def __getitem__(self, index):
        return self.wb_list[index], self.get_nb(self.wb_list[index])


if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    data = AudioData()

    print(len(data))    # 3420
    train_loader = DataLoader(data, batch_size=32, shuffle=True, drop_last=True)
    end_time = time.time()
    print("用了%d的时间" % (end_time-start_time))    # 24秒

    for wb, nb in train_loader:
        print("宽带", wb.shape)   # torch.Size([32, 8192])
        print("窄带", nb.shape)   # torch.Size([32, 8192])
        break
  • 优点:一步到位
  • 缺点:每次实例化Dataset都要较长时间,程序允许完后,内存就释放了,下次还需要又要从头开始。

建议二的低效版

看完了建议二,不看这个版本也行,但是为了让大家思考如果更加高效的

pytorch加载语音类自定义数据集
pytorch加载语音类自定义数据集

# Author:凌逆战
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
作用:
"""
import os
import time

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import librosa


class AudioData(Dataset):
    def __init__(self, dimension=8192, stride=4096, fs=16000, scale=2, data_path="./train"):
        super(AudioData, self).__init__()
        self.dimension = dimension
        self.stride = stride
        self.scale = scale
        self.fs = fs
        self.wavs_path = [os.path.join(data_path, wav_name) for wav_name in os.listdir(data_path)]
        self.wb_list = []
        self.nb_list = []

        self.preprocess()


    def get_nb(self, wb_wav):
        nb_wav = librosa.core.resample(wb_wav, self.fs, self.fs / self.scale)  # 下采样率 16000-->8000
        nb_wav = librosa.core.resample(nb_wav, self.fs / self.scale, self.fs)  # 上采样率 8000-->16000,并不恢复高频部分
        return nb_wav

    def preprocess(self):
        for wav_path in self.wavs_path:
            wav, _ = librosa.load(path=wav_path, sr=self.fs)
            wav_length = len(wav)  # 音频长度
            if wav_length < self.stride:  # 如果语音长度小于4096
                continue
            if wav_length < self.dimension:  # 如果语音长度小于8192
                diffe = self.dimension - wav_length

                wb_wav = np.pad(wav, (0, diffe), mode="constant")
                nb_wav = self.get_nb(wb_wav)

                self.wb_list.append(wb_wav)
                self.nb_list.append(nb_wav)
            else:  # 如果音频大于 8192
                start_index = 0
                while True:
                    if start_index + self.dimension > wav_length:
                        break

                    wb_frame = wav[start_index:start_index + self.dimension]
                    nb_frame = self.get_nb(wb_frame)

                    self.wb_list.append(wb_frame)
                    self.nb_list.append(nb_frame)
                    start_index += self.stride

    def __len__(self):
        return len(self.wb_list)

    def __iter__(self):
        for index in range(len(self.wb_list)):
            yield self.wb_list[index], self.nb_list[index]

    def __getitem__(self, index):
        return self.wb_list[index], self.nb_list[index]


if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    data = AudioData()

    print(len(data))    # 3420
    train_loader = DataLoader(data, batch_size=32, shuffle=True, drop_last=True)
    end_time = time.time()
    print("用了%d的时间" % (end_time-start_time))    # 61秒

    for wb, nb in train_loader:
        print("宽带", wb.shape)
        print("窄带", nb.shape)
        break

View Code

 

这个方法用了61秒完成数据读取,原因是什么大家可以自己去思考,不建议用这个方法

 

参考

pytorch学习(四)—自定义数据集(讲的比较详细)

 

架构君码字不易,如需转载,请注明出处:https://javajgs.com/archives/42208
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