代写ECE3001 Project: Speaker Identification Part I: Data Collection代做Python语言

日期：2024-03-17 12:34

ECE3001 Project: Speaker Identification

Part I: Data Collection

1 Overview

The ECE3001 project is designed for speaker identification, which is a crucial task in the field of signal processing and machine learning.  Speaker identification aims to determine the identity of a person based on his/her speech characteristics.

2 Procedures

1.  Record your own voice on your phone for 10 minutes. You can read the material at the link TED talk at a constant speed, in any language (Mandarin, English, dialect, etc.)

2.  Convert the audio file to WAV format.  It is recommended to use online video conversion tools like “迅捷 视频转换器”

3.  Segment the audio file  (the converted WAV format) into 10-second files by running the code provided Split audio.py . Here is the detailed procedure:

(a)  Make sure you have installed the required packages soundfile and librosa.  If not, install them by running the following command: pip  install  soundfile  librosa

(b)  Put the audio file in the same directory as Split audio.py .  Rename it to id.wav (e.g., id219040062.wav). Open a terminal and navigate to this directory.

(c)  Make a new folder at this directory to store the segmented audiofiles. The folder name is id (e.g., id219040062).

(So far, you should have Split audio.py id.wav, and id folder in the same directory.)

(d)  Run the following command. Remember to replace ”” with the actual path to the audio file and replace ”” with the directory you created in step 2 .

python  Split audio.py --in audio  "" --out dir  ""

For example, if your student id is 219040062, then the audio file should be id219040062.wav and output folder should be id219040062. The command executed should be:

python  Split audio.py --in audio  "id219040062.wav" --out dir  "id219040062"

(e)  It will takes about 5-15 seconds to complete.  Assume the student id is 219040062.  Then the code will read the audio file and save the 60 files in id219040062 folder as

.  id219040062 01.wav

. ···

.  id219040062 60.wav

4.  Finally, compress the folder into a ZIP file named idstudent id.zip (i.e., id219040062.zip) and submit the zip file to the assignment link on the Blackboard.