大家好，我是木木。今天给大家分享一个超酷的 Python 库，Kapre。
Kapre 是专门为音频和音乐处理设计的Python库，它能够将音频相关的处理操作作为深度学习模型的一部分，运行在GPU上以提高效率。
核心特点
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实时音频处理 -
Kapre允许将音频预处理直接集成到深度学习模型中，从而实现实时音频处理。 -
易于集成 -
它与Keras模型无缝集成，简化了音频输入的处理流程。 -
GPU加速 -
支持GPU加速的特性使得音频处理速度大幅提升，适合需要处理大量数据的场景。
最佳实践
项目地址：https://github.com/keunwoochoi/kapre
安装方法
通过pip安装：
pip install kapre
基础功能
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音频到频谱转换
Kapre可以将音频信号实时转换为频谱图，这对于进行音频分类和识别非常有用。
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倒谱系数提取
提取音频的Mel倒谱系数（MFCCs），这是语音识别中常用的特征。
应用STFT变换来提取频率信息，适用于音频分析或深度学习应用中的预处理步骤。以下是如何在Keras模型中使用Kapre来实现这一功能的代码（音频文件可以在github获取）：
import numpy as np
import librosa
from tensorflow.keras.models import Sequential
from kapre.composed import get_stft_magnitude_layer
# 加载音频文件
src, sr = librosa.load('bensound-cute.mp3', sr=None, mono=True)
print('Audio length: %d samples, %04.2f seconds. n' % (len(src), len(src) / sr) +
'Audio sample rate: %d Hz' % sr)
# 截取音频的前1秒进行处理
len_second = 1.0
src = src[:int(sr * len_second)]
src = np.expand_dims(src, axis=1)
input_shape = src.shape
print('The shape of an item:', input_shape)
# 创建模型并添加一个STFT层来计算频谱
model = Sequential()
model.add(get_stft_magnitude_layer(n_fft=2048, win_length=2048, hop_length=1024,
input_shape=input_shape, pad_end=False,
name='stft_layer'))
# 打印模型摘要
model.summary()
高级功能
实时音频增强
Kapre支持实时的音频增强功能，可以用于清除噪音或改善音频质量。示例代码：
import numpy as np
import kapre
from keras.models import Sequential
from kapre.time_frequency import Melspectrogram, Spectrogram
model = Sequential()
model.add(Melspectrogram(sr=16000, n_mels=128,
pad_end=True,
n_fft=512,
win_length=400, hop_length=160, power_melgram=2.0,
return_decibel_melgram=True,
trainable_kernel=True, input_shape=(1, None)))
model.add(kapre.augmentation.AdditiveNoise(power=0.2))
model.summary()
小结
通过集成到Keras模型并利用GPU加速，Kapre使得音频处理变得简单且高效。无论是基础的音频到频谱转换还是高级的音频增强，Kapre都能为开发者提供强大的支持。
—— End ——
原文始发于微信公众号（木木夕咦）：Kapre，一个高效的python库
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