yamnet

Нейронная сеть YAMNet

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    net = yamnet

    Описание

    пример

    net = yamnet возвращает предварительно обученную модель YAMNet.

    Эта функция требует как Audio Toolbox™, так и Deep Learning Toolbox™.

    Примеры

    свернуть все

    Этот пример использует:

    Открыть Live Script

    Загрузите и разархивируйте модель Audio Toolbox™ для YAMNet.

    Тип yamnet в Командном окне. Если модель Audio Toolbox для YAMNet не установлена, то функция предоставляет ссылку на расположение весов сети. Чтобы скачать модель, щелкните ссылку. Разархивируйте файл в местоположении по пути MATLAB.

    Также выполните следующие команды, чтобы загрузить и разархивировать модель YAMNet во временную директорию.

    downloadFolder = fullfile(tempdir,'YAMNetDownload');
loc = websave(downloadFolder,'https://ssd.mathworks.com/supportfiles/audio/yamnet.zip');
YAMNetLocation = tempdir;
unzip(loc,YAMNetLocation)
addpath(fullfile(YAMNetLocation,'yamnet'))

    Проверьте успешность установки путем ввода yamnet в Командном окне. Если сеть установлена, то функция возвращает SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) объект.

    yamnet
    ans = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [86×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'input_1'}
    OutputNames: {'Sound'}

    Этот пример использует:

    Открыть Live Script

    Загрузите предварительно обученную сверточную нейронную сеть YAMNet и исследуйте слои и классы.

    Использование yamnet для загрузки предварительно обученной сети YAMNet. Выход сеть является SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) объект.

    net = yamnet
    net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [86×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'input_1'}
    OutputNames: {'Sound'}

    Просмотрите сетевую архитектуру с помощью Layers свойство. Сеть имеет 86 слоев. Существует 28 слоев с усвояемыми весами: 27 сверточных слоев и 1 полносвязный слой.

    net.Layers
    ans = 
  86x1 Layer array with layers:

     1   'input_1'                    Image Input              96×64×1 images
     2   'conv2d'                     Convolution              32 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
     3   'b'                          Batch Normalization      Batch normalization with 32 channels
     4   'activation'                 ReLU                     ReLU
     5   'depthwise_conv2d'           Grouped Convolution      32 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     6   'L11'                        Batch Normalization      Batch normalization with 32 channels
     7   'activation_1'               ReLU                     ReLU
     8   'conv2d_1'                   Convolution              64 1×1×32 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     9   'L12'                        Batch Normalization      Batch normalization with 64 channels
    10   'activation_2'               ReLU                     ReLU
    11   'depthwise_conv2d_1'         Grouped Convolution      64 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    12   'L21'                        Batch Normalization      Batch normalization with 64 channels
    13   'activation_3'               ReLU                     ReLU
    14   'conv2d_2'                   Convolution              128 1×1×64 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    15   'L22'                        Batch Normalization      Batch normalization with 128 channels
    16   'activation_4'               ReLU                     ReLU
    17   'depthwise_conv2d_2'         Grouped Convolution      128 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    18   'L31'                        Batch Normalization      Batch normalization with 128 channels
    19   'activation_5'               ReLU                     ReLU
    20   'conv2d_3'                   Convolution              128 1×1×128 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    21   'L32'                        Batch Normalization      Batch normalization with 128 channels
    22   'activation_6'               ReLU                     ReLU
    23   'depthwise_conv2d_3'         Grouped Convolution      128 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    24   'L41'                        Batch Normalization      Batch normalization with 128 channels
    25   'activation_7'               ReLU                     ReLU
    26   'conv2d_4'                   Convolution              256 1×1×128 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    27   'L42'                        Batch Normalization      Batch normalization with 256 channels
    28   'activation_8'               ReLU                     ReLU
    29   'depthwise_conv2d_4'         Grouped Convolution      256 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    30   'L51'                        Batch Normalization      Batch normalization with 256 channels
    31   'activation_9'               ReLU                     ReLU
    32   'conv2d_5'                   Convolution              256 1×1×256 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    33   'L52'                        Batch Normalization      Batch normalization with 256 channels
    34   'activation_10'              ReLU                     ReLU
    35   'depthwise_conv2d_5'         Grouped Convolution      256 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    36   'L61'                        Batch Normalization      Batch normalization with 256 channels
    37   'activation_11'              ReLU                     ReLU
    38   'conv2d_6'                   Convolution              512 1×1×256 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    39   'L62'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    40   'activation_12'              ReLU                     ReLU
    41   'depthwise_conv2d_6'         Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    42   'L71'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    43   'activation_13'              ReLU                     ReLU
    44   'conv2d_7'                   Convolution              512 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    45   'L72'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    46   'activation_14'              ReLU                     ReLU
    47   'depthwise_conv2d_7'         Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    48   'L81'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    49   'activation_15'              ReLU                     ReLU
    50   'conv2d_8'                   Convolution              512 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    51   'L82'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    52   'activation_16'              ReLU                     ReLU
    53   'depthwise_conv2d_8'         Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    54   'L91'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    55   'activation_17'              ReLU                     ReLU
    56   'conv2d_9'                   Convolution              512 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    57   'L92'                        Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    58   'activation_18'              ReLU                     ReLU
    59   'depthwise_conv2d_9'         Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    60   'L101'                       Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    61   'activation_19'              ReLU                     ReLU
    62   'conv2d_10'                  Convolution              512 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    63   'L102'                       Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    64   'activation_20'              ReLU                     ReLU
    65   'depthwise_conv2d_10'        Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    66   'L111'                       Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    67   'activation_21'              ReLU                     ReLU
    68   'conv2d_11'                  Convolution              512 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    69   'L112'                       Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    70   'activation_22'              ReLU                     ReLU
    71   'depthwise_conv2d_11'        Grouped Convolution      512 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [2  2] and padding 'same'
    72   'L121'                       Batch Normalization      Batch normalization with 512 channels
    73   'activation_23'              ReLU                     ReLU
    74   'conv2d_12'                  Convolution              1024 1×1×512 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    75   'L122'                       Batch Normalization      Batch normalization with 1024 channels
    76   'activation_24'              ReLU                     ReLU
    77   'depthwise_conv2d_12'        Grouped Convolution      1024 groups of 1 3×3×1 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    78   'L131'                       Batch Normalization      Batch normalization with 1024 channels
    79   'activation_25'              ReLU                     ReLU
    80   'conv2d_13'                  Convolution              1024 1×1×1024 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
    81   'L132'                       Batch Normalization      Batch normalization with 1024 channels
    82   'activation_26'              ReLU                     ReLU
    83   'global_average_pooling2d'   Global Average Pooling   Global average pooling
    84   'dense'                      Fully Connected          521 fully connected layer
    85   'softmax'                    Softmax                  softmax
    86   'Sound'                      Classification Output    crossentropyex with 'Speech' and 520 other classes

    Чтобы просмотреть имена классов, выученных сетью, можно просмотреть Classes свойство выходного слоя классификации (конечного слоя). Просмотрите первые 10 классов, задав первые 10 элементов.

    net.Layers(end).Classes(1:10)
    ans = 10×1 categorical
     Speech 
     Child speech, kid speaking 
     Conversation 
     Narration, monologue 
     Babbling 
     Speech synthesizer 
     Shout 
     Bellow 
     Whoop 
     Yell

    Использование analyzeNetwork (Deep Learning Toolbox), чтобы визуально исследовать сеть.

    analyzeNetwork(net)

    YAMNet был выпущен с соответствующей онтологией класса звука, которую можно исследовать с помощью yamnetGraph объект.

    ygraph = yamnetGraph;
p = plot(ygraph);
layout(p,'layered')

    График онтологии строит графики всех 521 возможных классов звука. Постройте подграфик звуков, относящихся к дыхательным звукам.

    allRespiratorySounds = dfsearch(ygraph,"Respiratory sounds");
ygraphSpeech = subgraph(ygraph,allRespiratorySounds);
plot(ygraphSpeech)

    Этот пример использует:

    Открыть Live Script

    Сеть YAMNet требует от вас предварительной обработки и извлечения функций из аудиосигналов путем преобразования их в частоту дискретизации, на которой обучалась сеть, и последующего извлечения перекрывающихся логарифмических спектрограмм. Этот пример проходит необходимую предварительную обработку и редукции данных, необходимые для соответствия предварительной обработки и редукции данных, используемых для обучения YAMNet. The classifySound функция выполняет эти шаги для вас.

    Считайте аудиосигнал, чтобы классифицировать его. Повторно отобразите аудиосигнал на 16 кГц и затем преобразуйте его в одинарную точность.

    [audioIn,fs0] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');

fs = 16e3;
audioIn = resample(audioIn,fs,fs0);

audioIn = single(audioIn);

    Задайте параметры mel spectrogram и затем извлеките функции с помощью melSpectrogram функция.

    FFTLength = 512;
numBands = 64;
frequencyRange = [125 7500];
windowLength = 0.025*fs;
overlapLength = 0.015*fs;

melSpect = melSpectrogram(audioIn,fs, ...
    'Window',hann(windowLength,'periodic'), ...
    'OverlapLength',overlapLength, ...
    'FFTLength',FFTLength, ...
    'FrequencyRange',frequencyRange, ...
    'NumBands',numBands, ...
    'FilterBankNormalization','none', ...
    'WindowNormalization',false, ...
    'SpectrumType','magnitude', ...
    'FilterBankDesignDomain','warped');

    Преобразуйте спектрограмму mel в шкалу журнала.

    melSpect = log(melSpect + single(0.001));

    Переориентировать mel spectrogram так, чтобы время было вдоль первой размерности как строки.

    melSpect = melSpect.';
[numSTFTWindows,numBands] = size(melSpect)
    numSTFTWindows = 1551

    numBands = 64

    Разбейте спектрограмму на системы координат длины 96 с перекрытием 48. Расположите системы координат вдоль четвертой размерности.

    frameWindowLength = 96;
frameOverlapLength = 48;

hopLength = frameWindowLength - frameOverlapLength;
numHops = floor((numSTFTWindows - frameWindowLength)/hopLength) + 1;

frames = zeros(frameWindowLength,numBands,1,numHops,'like',melSpect);
for hop = 1:numHops
    range = 1 + hopLength*(hop-1):hopLength*(hop - 1) + frameWindowLength;
    frames(:,:,1,hop) = melSpect(range,:);
end

    Создайте сеть YAMNet.

    net = yamnet();

    Классифицируйте спектрограммные изображения.

    classes = classify(net,frames);

    Классифицируйте аудиосигнал как наиболее часто встречающийся звук.

      mySound = mode(classes)
    mySound = categorical
     Speech

    Этот пример использует:

    Открыть Live Script

    Загрузите и разархивируйте набор данных компрессора воздуха [1]. Этот набор данных состоит из записей с воздушных компрессоров в исправном состоянии или одном из 7 дефектных состояний.

    url = 'https://www.mathworks.com/supportfiles/audio/AirCompressorDataset/AirCompressorDataset.zip';
downloadFolder = fullfile(tempdir,'aircompressordataset');
datasetLocation = tempdir;

if ~exist(fullfile(tempdir,'AirCompressorDataSet'),'dir')
    loc = websave(downloadFolder,url);
    unzip(loc,fullfile(tempdir,'AirCompressorDataSet'))
end

    Создайте audioDatastore объект для управления данными и разделения их на train и валидации.

    ads = audioDatastore(downloadFolder,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

[adsTrain,adsValidation] = splitEachLabel(ads,0.8,0.2);

    Считайте аудио файла из datastore и сохраните частоту дискретизации для дальнейшего использования. Сбросьте datastore, чтобы вернуть указатель на чтение в начало набора данных. Прослушайте аудиосигнал и постройте график сигнала во временном интервале.

    [x,fileInfo] = read(adsTrain);
fs = fileInfo.SampleRate;

reset(adsTrain)

sound(x,fs)

figure
t = (0:size(x,1)-1)/fs;
plot(t,x)
xlabel('Time (s)')
title('State = ' + string(fileInfo.Label))
axis tight

    Создайте audioFeatureExtractor объект для извлечения спектра Корка из аудиосигналов. Используйте то же окно, длину перекрытия, частотную область значений и количество полос, на которых обучалась YAMNet. В зависимости от передачи обучения задачи можно более или менее изменить функции входа из входа функций, на которых обучалась YAMNet.

    afe = audioFeatureExtractor('SampleRate',fs, ...
    'Window',hann(0.025*fs,'periodic'), ...
    'OverlapLength',round(0.015*fs), ...
    'barkSpectrum',true);
setExtractorParams(afe,'barkSpectrum','NumBands',64);

    Извлеките спектрограммы коры из train. Существует несколько спектрограмм Корка для каждого аудиосигнала. Тиражируйте метки так, чтобы они находились в взаимном соответствии со спектрограммами.

    numSpectrumsPerSpectrogram = 96;
numSpectrumsOverlapBetweenSpectrograms = 48;
numSpectrumsHopBetweenSpectrograms = numSpectrumsPerSpectrogram - numSpectrumsOverlapBetweenSpectrograms;

emptyLabelVector = adsTrain.Labels;
emptyLabelVector(:) = [];

trainFeatures = [];
trainLabels = emptyLabelVector;
while hasdata(adsTrain)
    [audioIn,fileInfo] = read(adsTrain);
    features = extract(afe,audioIn);
    features = log10(features + single(0.001));
    [numSpectrums,numBands] = size(features);
    numSpectrograms = floor((numSpectrums - numSpectrumsPerSpectrogram)/numSpectrumsHopBetweenSpectrograms) + 1;
    for hop = 1:numSpectrograms
        range = 1 + numSpectrumsHopBetweenSpectrograms*(hop-1):numSpectrumsHopBetweenSpectrograms*(hop-1) + numSpectrumsPerSpectrogram;
        trainFeatures = cat(4,trainFeatures,features(range,:));
        trainLabels = cat(1,trainLabels,fileInfo.Label);
    end
end

    Извлеките функции из набора валидации и реплицируйте метки.

    validationFeatures = [];
validationLabels = emptyLabelVector;
while hasdata(adsValidation)
    [audioIn,fileInfo] = read(adsValidation);
    features = extract(afe,audioIn);
    features = log10(features + single(0.001));
    [numSpectrums,numBands] = size(features);
    numSpectrograms = floor((numSpectrums - numSpectrumsPerSpectrogram)/numSpectrumsHopBetweenSpectrograms) + 1;
    for hop = 1:numSpectrograms
        range = 1 + numSpectrumsHopBetweenSpectrograms*(hop-1):numSpectrumsHopBetweenSpectrograms*(hop-1) + numSpectrumsPerSpectrogram;
        validationFeatures = cat(4,validationFeatures,features(range,:));
        validationLabels = cat(1,validationLabels,fileInfo.Label);
    end
end

    Набор данных компрессора воздуха имеет только восемь классов. Прочитайте в YAMNet, преобразуйте его в layerGraph (Deep Learning Toolbox), а затем замените окончательный fullyConnectedLayer (Deep Learning Toolbox) и окончательный classificationLayer (Deep Learning Toolbox), чтобы отразить новую задачу.

    uniqueLabels = unique(adsTrain.Labels);
numLabels = numel(uniqueLabels);

net = yamnet;

lgraph = layerGraph(net.Layers);

newDenseLayer = fullyConnectedLayer(numLabels,"Name","dense");
lgraph = replaceLayer(lgraph,"dense",newDenseLayer);

newClassificationLayer = classificationLayer("Name","Sounds","Classes",uniqueLabels);
lgraph = replaceLayer(lgraph,"Sound",newClassificationLayer);

    Чтобы определить опции обучения, используйте trainingOptions (Deep Learning Toolbox).

    miniBatchSize = 128;
validationFrequency = floor(numel(trainLabels)/miniBatchSize);
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',3e-4, ...
    'MaxEpochs',2, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Verbose',false, ...
    'ValidationData',{single(validationFeatures),validationLabels}, ...
    'ValidationFrequency',validationFrequency);

    Для обучения сети используйте trainNetwork (Deep Learning Toolbox).

    trainNetwork(single(trainFeatures),trainLabels,lgraph,options);

    Ссылки

    [1] Verma, Nishchal K., et al. «Интеллектуальный мониторинг на основе условий с использованием акустических сигналов для воздушных компрессоров». Сделки IEEE по надежности, том 65, № 1, Мар. 2016, стр. 291-309. DOI.org (Crossref), doi:10.1109/TR.2015.2459684.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Предварительно обученная нейронная сеть YAMNet, возвращенная как SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) объект.

    Ссылки

    [1] Gemmeke, Jort F., et al. «Audio Set: An Ontology and Human-Labeled Dataset for Audio Events». 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), IEEE, 2017, pp. 776-80. DOI.org (Crossref), doi:10.1109/ICASSP.2017.7952261.

    [2] Hershey, Shawn, et al. «Архитектуры CNN для Крупномасштабной Аудио Классификации». Международная конференция IEEE 2017 года по вопросам Акустики, Речи и Сигнала, Обрабатывающего (ICASSP), IEEE, 2017, стр 131-35. DOI.org (Crossref), doi:10.1109/ICASSP.2017.7952132.

    Расширенные возможности

    ..

    См. также

    | | | | | |

    Введенный в R2020b

    Документация Audio Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте