我正在尝试采用一个(机器学习)模型,该模型吸收一个音频文件(.wav)并从中预测情绪(多标签分类)。
我正在尝试从文件中读取采样率和信号,但是从read(filename)
调用scipy.io.wavfile
时,我得到了ValueError: Incomplete wav chunk.
我尝试过从scipy.read()
切换到librosa.read()
。
它们都输出信号和采样率,但是由于某种原因,librosa
花费的时间比scipy
长得多,因此对于我的任务来说是不切实际的。
我已按照建议的here尝试过sr, y = scipi.io.wavfile.read(open(filename, 'r'))
,但无济于事。
我尝试查看我的文件并检查可能导致它的原因:
在所有2084个wav文件中,有1057个很好(scipy设法读取了它们),并且
1027不好(引发错误)。
我似乎找不到任何指向文件通过或失败的原因,但这仍然是一个奇怪的结果,因为所有文件均来自同一origin的同一数据集。
我听说有人说我可以使用某些软件将文件重新导出为wav,并且应该可以。
我之所以没有这样做,是因为a)我没有任何音频处理软件,似乎有点矫kill过正,b)我想了解实际的问题,而不是在上面施加创可贴。
假设filenames
是我所有音频文件的子集,包含fn_good和fn_bad,其中fn_good
是经过处理的实际文件,而{{1} }是引发错误的实际文件。
fn_bad
使用VLC,似乎def extract_features(filenames):
for fn in filenames:
sr, y = scipy.io.wavfile.read(fn)
print('Signal is: ', y)
print('Sample rate is: ', sr)
支持编解码器,但是在任何一种情况下,两个文件都具有相同的编解码器,所以奇怪的是它们没有相同的效果...
GOOD文件的编解码器:
答案 0 :(得分:1)
我不知道为什么scipy.io.wavfile
无法读取文件-那里可能有一个无效的块,其他读者只是忽略了该块。请注意,即使我使用scipy.io.wavfile
读取“好”文件,也会生成警告(WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it.
):
In [22]: rate, data = wavfile.read('fearful_song_strong_dogs_act10_f_1.wav')
/Users/warren/mc37/lib/python3.7/site-packages/scipy/io/wavfile.py:273: WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it.
WavFileWarning)
我可以使用wavio
(github上的源代码:wavio
)来读取'fearful_song_strong_dogs_act06_f_0.wav'
,这是我创建的一个程序包,该程序包使用理解NumPy数组的函数包装了Python的标准wave
库:
In [13]: import wavio
In [14]: wav = wavio.read('fearful_song_strong_dogs_act06_f_0.wav')
In [15]: wav
Out[15]: Wav(data.shape=(198598, 1), data.dtype=int16, rate=48000, sampwidth=2)
In [16]: plot(np.arange(wav.data.shape[0])/wav.rate, wav.data[:,0])
Out[16]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x117cd9390>]
答案 1 :(得分:0)
我通过将wavefile.py文件中的这个数字“ 4”更改为“ 1” 解决了该问题,
在代码的这种情况下:
- len(chunk_id)<1
if not chunk_id:
raise ValueError("Unexpected end of file.")
elif len(chunk_id) < 1:
raise ValueError("Incomplete wav chunk.")
但这只是凭直觉和好运,现在我不知道为什么行得通,可能的原因是什么?