如何将提取的音高值保存在csv文件中？

Question

好吧，我想我应该提一提，这是我第一次尝试使用Python进行音频信号处理。我有一个音频数据集，我正在使用Aubio库提取音高特征，并使用Python中的python_speech_features库提取MFCC特征。问题是，对于单个音频文件，我得到的音高值为84左右，MFCC值为12左右。

提取的音高特征向量的图像

那么，如何将所有这么多的值保存在单个csv文件中？我有大约700个音频文件位于不同的目录中，它们之间充满了情感。我应该将所有这些值的平均值保存在csv中并将音频文件保存吗？像这样：

然后，我将如何使用这些值进行分类？ 任何帮助将不胜感激，谢谢。

Answer 1

您的问题没有简单的答案。

我了解到，对于每个数据样本，您都提取了一组功能，对每个样本来说，功能都是一样的，不是吗？ 我想您是在for循环中工作的，就像这样：

import numpy as np
all_features = []
for path in path_list:
     x = open_file(path) #an hypothetical function to open your files
     features = extract_features(x) #an hypothetical function to extract features
     all_features.append(features)

如果您的代码看起来像我的简单示例，那么您创建了一个列表all_features，其元素all_features[i]包含从示例i中提取的功能。另外，我想您提取的features是numpy向量。如果不是，则应将其转换为numpy向量（类似于features = np.array(features)）。

好，现在您可以创建数据集了：

data = np.vstack(all_features)

垂直堆栈np.vstack生成形状为(n_samples, n_features)的矩阵。警告：所有特征向量必须具有相同的形状！

现在，您要保存数据集，这里有很多可能性，这是我最喜欢的三个选项： 1）使用pandas创建一个csv文件：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(filename+'.csv', index=False, header=header) #header is a list of string to name columns of csv
#see https://pandas.pydata.org/pandasdocs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html

2）将内存转储到泡菜文件中：

import six.moves.cPickle as pickle    
with open(filename+'.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

3）另存为numpy文件：

np.save(filename+'.npy', data)

关于分类问题，如果要使用监督方法（MLP，RF，SVM，KNN等），则需要一个类标签（地面真相），即形状等于矢量个数的向量将每个样本与一个整数相关联的样本（例如，在二进制分类中为0,1，在四分类中为0,1,2,3）。这在很大程度上取决于您的需求，培训的目标是什么。

有了数据矩阵和标签向量后，如果有足够的样本，则每种机器学习方法都可以进行分类。为此，我建议您使用相同的扩充标准，让您对paper有所了解，这可能会给您带来相同的想法。

希望我能帮助您，辛苦了！

Answer 2

Python具有内置的csv模块。

这个section的示例提供了一个简单的示例，说明如何使用编写器将行写入到csv。