树莓派开发日记——在树莓派上部署听歌识曲功能

标签：树莓 Console log song 听歌识曲指纹 time 音频

1.前言

由于最近要做舞蹈机器人，想做一个韵律识别的功能，在网上整合了一下资料，如有侵权请联系我删除。

2.参考资料

https://github.com/LXG-Shadow/SongRecogn

shazam听歌识曲算法的解析+python实现-1 读取歌曲 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

shazam听歌识曲算法解析+python实现-2 生成指纹 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

Shazam听歌识曲算法解析+python实现-3 检索歌曲 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

www.ee.columbia.edu

《An Industrial-Strength Audio Search Algorithm》译文_shazam 算法译文-CSDN博客

3.原理

具体原理建议看原文，这里只做简单阐释：

数据库和录制的音频文件都需要提取可复现的哈希“令牌”，也即指纹。从未知音频中提取的指纹需要和音乐库中提取的海量指纹进行匹配。匹配上的指纹会用来衡量匹配的正确性。提取的指纹需要满足几个指导性原则：时间局部性(temporally localized)，转换不变性(translation-invariant)，鲁棒性(robust)和指纹信息量大(sufficiently entropic)。时间局部性表示指纹是由时间上接近的音频数据构造的，这样较远时刻的事件不会对该指纹产生影响（如果指纹是由时刻相距较远的音频数据构造的，则指纹会很不稳定，易受到外界噪音干扰）。转换不变性表示提取的指纹必须和位置无关，并且是可复现的。这是因为用户录音可以从任意位置开始。鲁棒性表示从“干净”音乐中提取的指纹也必须可以从含有各种噪音的音频中复现。此外，指纹也必须要包含足够的信息以便减少错误位置的无用匹配。指纹包含的信息量过少通常会导致冗余繁琐的匹配，从而浪费大量计算资源。但是，如果指纹包含的信息量过多又会导致指纹的脆弱性，使指纹在噪音和失真环境下不能复现。

4.代码实现

4.1录音部分

def record_audio():
    c = "test.wav"
    temp = 20 #
    CHUNK = 512
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 44100
    RECORD_SECONDS = 12
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = c

    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)
    print("recording...")

    frames = []

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    print("done")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

需要的第三方库请自行下载，具体参数请根据需要调整

CHUNK:它表示每次从音频设备中读取的数据块的大小，以字节为单位。较小的块可以提供更低的延迟，但也可能增加 CPU 使用率。一般来说，512 是一个常用的值。

FORMAT:这是音频的采样格式。在这里，pyaudio.paInt16 表示每个采样点占用 16 位（即 2 字节），使用带符号整数表示。这是一种常见的音频格式。

CHANNELS:表示录制的声道数。CHANNELS = 1 表示单声道录制，即单声道音频；CHANNELS = 2 表示立体声录制，即左右两个声道。

RATE:表示采样率，即每秒钟从音频信号中提取并测量的数据点数。通常，44100 Hz 是 CD 音质的标准采样率。更高的采样率能够提供更高的音频质量，但也会占用更多的存储

RECORD_SECONDS:表示要录制的音频时长，以秒为单位。在示例中，RECORD_SECONDS = 12 表示录制 12 秒钟的音频。

WAVE_OUTPUT_FILENAME:是保存录制音频的文件名。在示例中，它被设置为 "test.wav"，意味着录制的音频将保存为名为 "test.wav" 的 WAV 格式文件。

4.2听歌认曲部分

def recognize_song():
    record_audio()
    time.sleep(0.5)
    Console.log("Check connection with the database......",end="")
    status,code,msg = Database.checkDatabase()
    if not status:
        Console.log("Connect to database failed: %s" % msg)
        Console.log("Please check config or database.")
        sys.exit()
    Console.log("Success!")
    time.sleep(1)
    os.system("cls")

    Console.log("-" * 20)
    Console.log(description)
    Console.log("-" * 20)

    Console.recognizeAudio("test.wav")

4.3 使用教程

先在你的mysql数据库里建一个表格用来存储歌曲和声纹

根据你自己的数据库，在config.py里配置

class srConfig(object):
    audio_frame_rate = 44100
    audio_extension = ".mp3"
    sqlalchemy_address = 'mysql+mysqlconnector://root:xxxxx@localhost:3306/xxxx'  
    #连接本地的mySQL数据库
    support_audio = [".mp3",".m4a"]
    mysql_max_connection = 512
    mysql_insert_number = 20000
    max_audio_process_num = 8
    max_process_num = 8
    enable_console_msg = True
    # if search subdirectories when using addAudioFromDir
    search_subdirectories = False
    def __init__(self):
        pass

然后运行createDatabase.py

建立数据库

运行添加歌曲的代码：录入指纹和歌曲

def addAudio(filepath):
    log("Check Song Hash")
    song = Model.Audio.initFromFile(filepath)
    log("-Adding audio %s to the database-" % song.filename)
    if song.isFingerprinted():
        log("Add song fail: song already been fingerprinted")
        return
    song.getId(new=True)
    log("Get Song id success: song id", song.id)
    log("Start read song data", end="......")
    song.read()
    log("Success")
    log("Start get fingerprints", end="......")
    t1 = time.time()
    song.getFingerprints()
    t2 = time.time()
    log("Success! (Time cost: %d sec, total number: %s ) " % (t2 - t1, len(song.fingerprints)))
    log("Start insert fingerprints", end="......")
    t1 = time.time()
    song.startInsertFingerprints()
    t2 = time.time()
    log("Insert fingerprints into database success (Time cost: %d sec)" % (t2 - t1))
    log("Add Song Success!")

最后根据自己需要修改就好了！

5.注意

具体部分请前往原作者github上自行修改

标签：树莓,Console,log,song,听歌,识曲,指纹,time,音频
From： https://blog.csdn.net/qr0617/article/details/140477346