détecter le nombre de pics dans l'enregistrement audio


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J'essaie de comprendre comment détecter le nombre de syllabes dans un corpus d'enregistrements audio. Je pense qu'un bon proxy pourrait être des pics dans le fichier wave.

Voici ce que j'ai essayé avec un fichier de moi parlant en anglais (mon cas d'utilisation réel est en kiswahili). La transcription de cet exemple d'enregistrement est: "C'est moi qui essaie d'utiliser la fonction de minuterie. Je regarde des pauses, des vocalisations." Il y a un total de 22 syllabes dans ce passage.

fichier wav: https://www.dropbox.com/s/koqyfeaqge8t9iw/test.wav?dl=0

Le seewavepackage en R est génial et il existe plusieurs fonctions potentielles. Tout d'abord, importez le fichier Wave.

library(seewave)
library(tuneR)
w <- readWave("YOURPATHHERE/test.wav")  
w
# Wave Object
# Number of Samples:      278528
# Duration (seconds):     6.32
# Samplingrate (Hertz):   44100
# Channels (Mono/Stereo): Stereo
# PCM (integer format):   TRUE
# Bit (8/16/24/32/64):    16

La première chose que j'ai essayée était la timer()fonction. Il renvoie notamment la durée de chaque vocalisation. Cette fonction identifie 7 vocalisations, ce qui est bien en deçà de 22 syllabes. Un rapide coup d'œil à l'intrigue suggère que les vocalisations ne sont pas égales aux syllabes.

t <- timer(w, threshold=2, msmooth=c(400,90), dmin=0.1)
length(t$s)
# [1] 7

entrez la description de l'image ici

J'ai également essayé la fonction fpeaks sans fixer de seuil. Il a renvoyé 54 pics.

ms <- meanspec(w)
peaks <- fpeaks(ms)

entrez la description de l'image ici

Cela trace l'amplitude en fréquence plutôt qu'en temps. L'ajout d'un paramètre de seuil égal à 0,005 filtre le bruit et réduit le nombre à 23 crêtes, ce qui est assez proche du nombre réel de syllabes (22).

entrez la description de l'image ici

Je ne suis pas sûr que ce soit la meilleure approche. Le résultat sera sensible à la valeur du paramètre de seuil, et je dois traiter un gros lot de fichiers. Avez-vous de meilleures idées sur la façon de coder cela pour détecter les pics qui représentent les syllabes?


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C'est une question très intéressante, mais vous pourriez obtenir une meilleure aide sur les méthodes sur le site Q&A du traitement du signal Stack Exchange .
eipi10

OK merci. vérifiera si personne ne répond. très appréciée.
Eric Green le

Juste une idée, mais serait-il utile d'envisager d'entreprendre une analyse des points de changement ? L'analyse peut être effectuée facilement en R avec l'utilisation du changepointpackage. Autrement dit, l'analyse du point de changement se concentre sur la détection du changement, l'exemple lié concerne les données commerciales, mais il pourrait être intéressant d'appliquer cette technique à des données solides.
Konrad

Je vais accepter la réponse qui a le plus de votes, ce qui se trouve être ma tentative de mettre en œuvre une autre idée de CV. Je pense cependant que la question centrale demeure: comment utiliser les caractéristiques des enregistrements pour détecter avec précision un certain nombre de pics correspondant au nombre de syllabes parlées. Merci pour toutes les idées. Je posterai ici quand j'aurai une solution.
Eric Green

Réponses:


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Je ne pense pas que ce qui suit soit la meilleure solution, mais @ eipi10 a eu une bonne suggestion pour vérifier cette réponse sur CrossValidated . Alors je l'ai fait.

Une approche générale consiste à lisser les données, puis à trouver des pics en comparant un filtre maximum local au lissé.

La première étape consiste à créer la argmaxfonction:

argmax <- function(x, y, w=1, ...) {
  require(zoo)
  n <- length(y)
  y.smooth <- loess(y ~ x, ...)$fitted
  y.max <- rollapply(zoo(y.smooth), 2*w+1, max, align="center")
  delta <- y.max - y.smooth[-c(1:w, n+1-1:w)]
  i.max <- which(delta <= 0) + w
  list(x=x[i.max], i=i.max, y.hat=y.smooth)
}

Sa valeur de retour inclut les arguments des maxima locaux (x) - qui répondent à la question - et les index dans les tableaux x et y où ces maxima locaux se produisent (i).

J'ai apporté des modifications mineures à la testfonction de traçage: (a) pour définir explicitement x et y et (b) pour montrer le nombre de pics:

test <- function(x, y, w, span) {
  peaks <- argmax(x, y, w=w, span=span)

  plot(x, y, cex=0.75, col="Gray", main=paste("w = ", w, ", span = ", 
                                              span, ", peaks = ", 
                                              length(peaks$x), sep=""))
  lines(x, peaks$y.hat,  lwd=2) #$
  y.min <- min(y)
  sapply(peaks$i, function(i) lines(c(x[i],x[i]), c(y.min, peaks$y.hat[i]),
                                    col="Red", lty=2))
  points(x[peaks$i], peaks$y.hat[peaks$i], col="Red", pch=19, cex=1.25)
}

Comme l' fpeaksapproche que j'ai mentionnée dans ma question initiale, cette approche nécessite également beaucoup de réglages. Je ne connais pas la «bonne» réponse (c.-à-d. Le nombre de syllabes / pics) qui va dans ce cas, donc je ne sais pas comment définir une règle de décision.

par(mfrow=c(3,1))
test(ms[,1], ms[,2], 2, 0.01)
test(ms[,1], ms[,2], 2, 0.045)
test(ms[,1], ms[,2], 2, 0.05)

entrez la description de l'image ici

À ce stade, cela fpeaksme semble un peu moins compliqué, mais toujours pas satisfaisant.


Cela peut être insatisfaisant car vos paramètres de loess ne font pas assez de lissage. Le choix du lisseur doit être guidé par la nature des données et les objectifs; ce n'est pas quelque chose à laisser à tout ce qui est offert par la plate-forme informatique et aux valeurs par défaut qu'elle fournit.
whuber

Ce ne sont pas des valeurs par défaut. Juste des exemples. Je suis perplexe devant le plus grand défi de l'apprentissage non supervisé dans ce cas. Je ne connais pas le nombre de syllabes dans les enregistrements, donc je ne sais pas comment régler un lot de fichiers. Les paramètres constants n'ont probablement pas de sens, mais je ne sais pas comment configurer d'autres règles de décision (par exemple, d'autres mesures de l'onde qui pourraient être utilisées pour déterminer des valeurs optimales pour ces paramètres). Je pense que je dois créer un ensemble d'entraînement qui aide certains algorithmes à définir ces paramètres. Pas sûr cependant.
Eric Green

Dans votre commande à loess, je ne vois aucun argument explicitement donné pour le degré de lissage. En fait, il n'y a aucun intérêt à faire courir le loess sur une fenêtre mobile: il le fait déjà en interne.
whuber

Je vois ce que tu veux dire. J'ai supposé que wc'était un argument dans le lissage. Voici comment l'auteur de la solution originale a décrit la fonction: "Il y a deux paramètres à régler selon les circonstances: w est la demi-largeur de la fenêtre utilisée pour calculer le maximum local ... Un autre - non explicite dans ce code - est l'argument span du lisseur loess. "
Eric Green

Cet auteur a inclus wcomme l'un des paramètres parce qu'il avait en tête une approche très générale dans laquelle le lisseur pourrait ne pas être lœss mais serait peut-être une médiane fenêtrée, ou Hanning, ou toute autre chose jugée appropriée pour le comportement statistique des données et objectifs de l'analyste. Les propriétés de plusieurs de ces lissoirs dépendraient de la largeur de la fenêtre.
whuber

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J'ai eu des problèmes similaires pour analyser les profils d'électrophorèse des protéines. Je les ai résolus en appliquant certaines des fonctions du package msprocess R sur les dérivées secondes des profils (voir https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9pouillement_d 'une_courbe # Position_et_hauteur_du_pic). Ceci a été publié ici: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1755-0998.12389/abstract;jsessionid=8EE0B64238728C0979FF71C576884771.f02t03

Je n'ai aucune idée si une solution similaire peut fonctionner pour vous. Bonne chance


merci, @ user17493.bis. bravo à vous pour avoir publié du matériel supplémentaire. cela me facilitera tellement la tâche d'essayer cette idée!
Eric Green

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Voici une bibliothèque en Python que j'ai utilisée plus tôt en essayant d'estimer la périodicité en trouvant des pics dans la fonction d'autocorrélation.

Il utilise des différences / dérivées discrètes de premier ordre pour la détection des pics et prend en charge les paramètres de seuil et de distance minimale (entre pics consécutifs). On peut également améliorer la résolution de crête en utilisant l'estimation et l'interpolation de la densité gaussienne (voir lien).

Cela a très bien fonctionné pour moi sans beaucoup de réglages, même pour les données bruyantes. Essaie.


Merci, @ tool.ish. Cela ressemble à une bonne alternative aux méthodes R que j'ai citées. Je pense que j'aurais toujours le défi de réglage, cependant.
Eric Green

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Je voudrais suggérer une solution utilisant le changepointpackage. L'exemple simpliste ci-dessous tente d'identifier les pics, définis ici comme des points de changement en regardant un canal à partir des données disponibles.

Exemple

Sourcing de données

# Libs
library(seewave)
library(tuneR)

# Download
tmpWav <- tempfile(fileext = ".wav")
download.file(url = "https://www.dropbox.com/s/koqyfeaqge8t9iw/test.wav?dl=0",
              destfile = tmpWav)

# Read
w <- readWave(filename = tmpWav)

Préparation des données

# Libs
require(changepoint)

# Create time series data for one channel as an example
leftTS <- ts(data = w@left)

## Preview
plot.ts(leftTS)

Graphique généré via l' plot.tsappel: Chaîne sous forme de série chronologique

Analyse des points de changement

Le changepointpackage fournit un certain nombre d'options pour identifier les changements / pics dans les données. Le code ci-dessous ne fournit qu'un exemple simple de recherche de 3 pics à l'aide de la méthode BinSeg :

# BinSeg method (example)
leftTSpelt <- cpt.var(data = leftTS, method = "BinSeg", penalty = "BIC", Q = 3)
## Preview
plot(leftTSpelt, cpt.width = 3)

Graphique obtenu: Quelques points de changement Il est également possible d'obtenir des valeurs:

cpts(leftTSpelt)
[1]  89582 165572 181053

Notes annexes

L'exemple fourni vise principalement à illustrer comment l'analyse du point de changement peut être appliquée aux données fournies; il faut être prudent en ce qui concerne les paramètres transmis à la cp.varfonction. Une explication détaillée du package et des fonctionnalités disponibles est donnée dans le document suivant:

Killick, Rebecca et Eckley, Idris (2014) changepoint: un package R pour l'analyse des points de changement. Journal of Statistical Software, 58 (3). pp. 1-19.

ecp

ecp, est un autre mérite de mentionner le package R. Le ecpfacilite la réalisation d'une analyse multivariée non paramétrique des points de changement, qui peut être utile si l'on souhaite identifier les points de changement se produisant sur plusieurs canaux.


Merci, @konrad. Je ne connaissais aucun des deux packages, donc merci d'avoir pris le temps de faire une démonstration. Je pense que le défi fondamental que j'ai avec tous ces packages est que je ne sais pas combien de pics rechercher, donc je ne sais pas comment régler les paramètres. Cela semble toujours être une situation où je dois utiliser un algorithme pour déterminer comment définir les paramètres pour identifier avec précision le nombre correct de pics (c'est-à-dire les syllabes).
Eric Green

@EricGreen En principe, l'analyse du point de changement vous permettrait d'identifier vos pics simplement en regardant la distribution. Il s'agirait d'appliquer une méthode appropriée, des sanctions, etc. Je suggère que vous jetiez un œil au site Web lié dans mon commentaire précédent car il décrit le processus en détail.
Konrad

Je ne sais pas si vous voulez dire littéralement que la distribution est oculaire. J'ai 2000 fichiers et j'ai besoin d'un moyen d'automatiser cela. Même si je pouvais examiner chaque fichier, j'ai du mal à voir le nombre de syllabes comme des pics. Je suis peut-être dense et je viendrai voir les mérites de cette approche. Je suis toujours bloqué sur la nécessité de trouver un moyen de régler automatiquement les paramètres de chaque fichier afin que le nombre de pics détectés résultant soit un proxy précis du nombre de syllabes.
Eric Green

@EricGreen Non, pas littéraire bien sûr. Si vous déterminez les paramètres appropriés à transmettre à l'une des fonctions cpt , vous pourrez l'exécuter sur n'importe quel nombre d'objets. Comme je n'ai aucune expertise en linguistique, je ne sais pas si les syllabes correspondraient aux pics habituels observés sur les données de séries chronologiques.
Konrad

je t'ai eu. Je pense que je suis tombé sur l'étape "comprendre les paramètres appropriés" pour ce cas d'utilisation particulier. Mais j'ai apprécié toutes les idées et j'ai découvert quelques nouveaux packages qui pourraient être de bonnes alternatives à ceux que j'ai essayés.
Eric Green
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