Herramientas de análisis de audio CLI

Si bien no lo he probado yo mismo, pyAudioAnalysis para citar la propaganda:

pyAudioAnalysis es una biblioteca de Python que cubre una amplia gama de tareas de análisis de audio. A través de pyAudioAnalysis puede:

• Extraiga características y representaciones de audio (por ejemplo, mfccs, espectrograma, cromagrama)
• Clasificar sonidos desconocidos
• Entrene, ajuste parámetros y evalúe clasificadores de segmentos de audio
• Detecte eventos de audio y excluya períodos de silencio de grabaciones largas
• Realizar segmentación supervisada (segmentación conjunta - clasificación)
• Realizar segmentación no supervisada (p. ej., diarización del hablante)
• Extraer miniaturas de audio
• Entrene y use modelos de regresión de audio (aplicación de ejemplo: reconocimiento de emociones)
• Aplicar reducción de dimensionalidad para visualizar datos de audio y similitudes de contenido
• Operación de línea de comando, por ejemplo:
  • Extracción de cromagramas: python audioAnalysis.py fileChromagram -i data/doremi.wav.

Tenga en cuenta que hay muchas (446 en el momento de escribir este artículo) bifurcaciones de este código en github, algunas de las cuales pueden incluir modificaciones útiles.

Requisitos previos:

• cliente de control de versiones de git (hay varios clientes disponibles para casi todas las plataformas) .
• python (el código original es para python 2.7 pero al menos parte de esta bifurcación se ejecuta en python 3.3 o posterior).
• Varios paquetes de python, que se ejecutan pip install numpy matplotlib scipy sklearn hmmlearn simplejson eyed3 pydubdespués de instalar python, deberían hacer el trabajo.

Se pueden encontrar ejemplos y tutoriales detallados en la wiki .

Esta opción es gratuita (gratis y de código abierto) y multiplataforma.