在Python中分析声学相似度
项目描述
Conch
此包包含将wav文件转换为听觉表示并计算它们之间距离的函数。
目前支持的听觉表示是梅尔频率倒谱系数（MFCCs）和幅度包络。
目前实现的距离度量是动态时间规整和互相关。
安装
可以通过以下方式安装最新发布的版本：
pip install conch_sounds
高级封装器
在conch/main.py中，有几个方便的封装函数。
这些函数中的每一个都接受与如何构建听觉表示和要使用的距离函数对应的关键字参数。
acoustic_similarity_mapping将其参数作为路径映射。此参数应是一个包含完全指定文件名的配对或三元组的列表。配对将计算两个文件之间的距离，而三元组将计算AXB风格的配置，其中距离是计算第一个元素与第二个元素之间以及第三个元素与第二个元素之间的。在这种情况下，数值输出将是第三个元素与第二个元素的距离与第一个元素与第二个元素的距离之比。返回值是一个字典，其中的键是配对/三元组，值是数值输出。
acoustic_similarity_directories 函数接受两个参数，这两个参数是两个目录的完整指定路径。然后，它会构建一个路径映射，将第一个目录中的所有文件映射到第二个目录中的所有文件。返回值是一个单一值，即所有计算出的平均距离。
analyze_directory 函数接受一个目录作为参数，并创建一个路径映射，将所有文件与所有其他文件进行比较。返回值是一个字典，其中文件对作为键，数值输出作为值。
下载文件
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源分布
conch_sounds-0.4.0.tar.gz (23.4 MB 查看哈希值)
构建分布
Conch_sounds-0.4.0-py3-none-any.whl (41.5 kB 查看哈希值)
