【深度学习数据预处理1】使用Matlab分割音乐文件

这几天在学习使用caffe和tensorflow做深度学习，想要做古典音乐的风格鉴别，要用到大量的音乐片段来生成声谱图。因此多方参考，写了一个Matlab的批量处理程序，可以遍历整个文件夹中所有的wav音乐文件，然后不改变目录结构保存在其他地方。我使用的是MATLAB2015b，windows系统，据说2015是可以支持mp3文件的读取的，但我没有试过，保险起见使用wav做文件输入，我使用的是qq音乐直接批量转换MP3到wav。代码如下，我在注释里会详细解释：

function cut_wavs(file_dir,output_dir,t,t_overlap)        %输入有四个，源目录，输出目录，截取时长，不重叠时长        %解释一下不重叠时长，1个55秒的音乐文件，设置截取时长30s，不重叠时长为30s，就只能生成一        %段，0-30s；设置不重叠是15，生成2段，0-30s，15-30s，以此类推；files=dir(file_dir);for i =3:length(files)          % 解释一下，从3开始是因为前两个是父目录".."和当前目录"."    if ~exist(output_dir)       % 判断保存目录是否存在        mkdir(output_dir);      % 若不存在，在当前目录中产生一个子目录‘Figure’    end     if files(i).isdir           % 判断当前文件名对用的是否是文件夹        temp_dir=file_dir;      % 是，开始递归，遍历所有        now_dir=strcat(temp_dir,'/',files(i).name);        now_output_dir=strcat(output_dir,'/',files(i).name);        cut_wavs(now_dir,now_output_dir,t,t_overlap);        clear temp_dir;    elseif files(i).name(end-2:end)=='wav' % 不是文件夹，判断是否是wav文件        wavfile_name_new = strcat(file_dir,'/', files(i).name);            [y,fs]=audioread(wavfile_name_new);% 读取音乐数值与参数，fs是采样率             last_time=length(y)/fs;            % 音乐持续时间长度        num=fix((last_time-t)/t_overlap+1);% 切割后音乐的份数        for k=1:num                        % 对每首音乐进行切割并命名                starttime=(k-1)*t_overlap;            endtime=(k-1)*t_overlap+t;            y_out=y(starttime*fs+1:endtime*fs+1,:);            % 这里解释一下，我的wav文件是双声道的所以数组是nx2的结构，如果你是单声道            % 那么应该是nx1，需要把后面的",:"去掉                 filename=strcat(output_dir,'/',num2str(i-2),'-',num2str(k),'.wav');            attentions=strcat('Saving...',filename)             audiowrite(filename,y_out,fs);        end         end    endend

如果要使用这个函数，只要在目录下保存成.m文件，然后打开matlab新建脚本，输入：

clear all;dir='path/to/your/source';output='path/to/your/saving/derectory';time_length=xxx;time_not_overlap=xxx；cut_wavs(dir,output,time_length,time_not_overlap);

然后把脚本保存在同一目录即可。
我测试下来基本没有问题，不过不排除bug的存在。

参考：
caffe学习笔记8 实例基于卷积神经网络的声音识别-薛开宇
小崔的博客 matlab 判断文件夹是否存在 并建立文件夹