Dejavu 类库在 Python 中的音频识别中的应用
Dejavu 库是一个开源的 Python 应用程序，用于音频识别和指纹匹配。它可以帮助我们识别和找到特定音频片段在大型音频数据集中的匹配项。本文将介绍 Dejavu 库在 Python 中的音频识别中的应用，包括完整的编程代码和相关配置。
# 安装 Dejavu 库
在开始之前，我们首先需要安装 Dejavu 库。可以通过以下命令使用 pip 安装：
shell
$ pip install dejavu
# 导入必要的库
在编写代码之前，我们需要导入一些必要的库：
python
from dejavu import Dejavu
from dejavu.recognize import FileRecognizer, MicrophoneRecognizer
# 配置数据库
Dejavu 使用数据库存储音频指纹和匹配结果。在开始使用之前，我们需要配置数据库连接。可以选择使用 SQLite、MySQL 或 PostgreSQL 数据库。下面是一个使用 SQLite 数据库的示例配置：
python
config = {
"database": {
"host": "localhost",
"user": "root",
"password": "",
"database": "dejavu_db",
}
}
# 初始化 Dejavu
初始化 Dejavu 对象时，我们需要传入配置信息。使用以下代码初始化 Dejavu 对象：
python
djv = Dejavu(config)
# 训练 Dejavu
在进行音频识别之前，我们需要训练 Dejavu，让它能够识别特定的音频片段。通过提供包含已知音频片段的目录路径，可以让 Dejavu 从这些片段中提取并存储音频指纹。使用以下代码来训练 Dejavu：
python
djv.fingerprint_directory("path/to/directory", extensions=[".mp3", ".wav"])
# 识别音频
训练完成后，我们可以使用 Dejavu 对象来识别音频。可以通过提供音频文件路径或者使用麦克风来进行实时识别。下面是两个简单的示例：
通过文件路径识别音频：
python
song = djv.recognize(FileRecognizer, "path/to/audio_file.wav")
print(song)
实时通过麦克风识别音频：
python
song = djv.recognize(MicrophoneRecognizer, seconds=5)
print(song)
# 完整代码示例
python
from dejavu import Dejavu
from dejavu.recognize import FileRecognizer, MicrophoneRecognizer
config = {
"database": {
"host": "localhost",
"user": "root",
"password": "",
"database": "dejavu_db",
}
}
djv = Dejavu(config)
# 训练 Dejavu
djv.fingerprint_directory("path/to/directory", extensions=[".mp3", ".wav"])
# 通过文件路径识别音频
song = djv.recognize(FileRecognizer, "path/to/audio_file.wav")
print(song)
# 实时通过麦克风识别音频
song = djv.recognize(MicrophoneRecognizer, seconds=5)
print(song)
以上就是使用 Dejavu 库进行音频识别的基本步骤和相关代码配置。希望本文对你理解 Dejavu 在 Python 中的应用提供了帮助。
