在python中使用opensmile的两种方式

一、安装opensmile的python库

1.1 安装

pip install opensmile

1.2 使用

import opensmile

smile = opensmile.Smile(
    feature_set=opensmile.FeatureSet.eGeMAPSv02,    # egemaps特征集
    feature_level=opensmile.FeatureLevel.Functionals    # 功能级特征
)

audio_file = " "    # 需要处理的语音文件的地址
save_csv = " "    # 存储特征的csv的地址

features = smile.process_file(audio_path)

features.to_csv(save_csv)

输出的features为dataframe数据类型 ，每一列是该特征集中的一个特征。输出的特征可以存入csv文件供后续使用

1.3 优劣

优点：安装和使用方便，无需配置复杂的config文件；能够方便地批量处理多条语音数据

缺点：只有部分特征集可以使用，诸如IS09-13就无法通过这种方式提取，具体见opensmile · PyPI

二、安装opensmile软件本体，编写python代码调用命令行实现批量特征提取（以windows11为例）

2.1 安装

从opensmile的github页面选择和自己系统适配的安装包下载并安装Release openSMILE 3.0 · audeering/opensmile

2.2 使用

因为opensmile软件本体会对输入的每条音频生成一个特征的csv，如果是一个数据库中的几千条数据都生成一个csv，那么既不方便保存，也不方便使用，所以我们希望能通过修改配置文件并撰写合适的python代码来实现批量处理音频，并将全部特征保存到一个csv当中。

2.2.1 修改配置文件

opensmile默认输出为arff类型的，需要修改配置文件使得特征输出是一个csv文件

首先找到需要使用的特征集的配置文件（以is09为例），文件位于安装目录下".\opensmile-3.0-win-x64\config\is09-13\IS09_emotion.conf"

分别在下面两处添加如下代码：

这句话的作用是实例化一个csvsink，也就是告知程序输出csv格式的特征

这段代码的作用是配置程序输出csv的格式，\cm代表动态输入，也就是输入内容从命令行中读取。

• append：对于指定输出的csv中已经有内容的情况，设定为0代表用新的内容覆盖旧的内容，最终的csv中只有新的内容；设定为1代表保留旧的内容，将新的内容添加到后面
• printheader：设定为1代表输出的特征带有特征名，设定为0代表不带特征名（也就是纯数字）
• instanceName：会显示在生成的csv的第一列

 其他参数的配置，见“.\opensmile-3.0-win-x64\config\shared\standard_data_output.conf.inc"中的[csvsink:cCsvSink]部分

2.2.2 用python控制命令行执行程序

批量提取音频文件特征并存储到一个csv中的思路：用一个temp_csv来接收opensmile每次处理完生成的音频特征，然后读取这个csv，并将其中的内容附加到final_csv的末尾。

import subprocess
import pandas as pd

for idx, audio_path in enumerate(audio_path_list, 1):
    print(f'Processing ({idx}/{len(audio_path_list)})...')

    # 调用 OpenSMILE 提取特征，直接覆盖 temp_csv
    command = [
        opensmile_path,
        "-C", is09_config_path,
        "-I", audio_path,
        "-csvoutput", temp_csv,
        "-appendcsv", "0",
        "-headercsv", "1",
        "-timestampcsv", "0"
    ]

    # 调用 OpenSMILE
    subprocess.run(command, check=True)

    # 读取临时 CSV 文件
    features_df = pd.read_csv(temp_csv, sep=';')
    features_df["label"] = emo_label

    # 合并特征到最终 CSV 文件
    if not os.path.exists(final_csv):
        features_df.to_csv(final_csv, index=False, header=True)  # 第一次写入，包含列名
    else:
        features_df.to_csv(final_csv, mode="a", index=False, header=False)  # 追加写入

print(f"Feature extraction complete. Results saved to {final_csv}")

audio_path_list是一个列表，存放需要处理的音频的路径

在command中：

opensmile_path：是你电脑上存放opensmile可执行文件的地址，位于安装目录下的".\opensmile-3.0-win-x64\bin\SMILExtract.exe"

"-C", is09_config_path：是所需要的特征集的配置，位于安装目录下的".\opensmile-3.0-win-x64\config\is09-13\IS09_emotion.conf" 这个参数可以替换为其他的特征集，opensmile支持的特征集可在安装目录下的config文件夹中查看

temp_csv：存放opensmile临时输出的单个音频的特征

final_csv：存放全部音频的特征

需要注意：虽说配置opensmile输出csv文件，但是最终存储在csv文件中的分隔符用的是分号";"，所以在每次读取这个opensmile生成的csv也就是temp_csv时，需要指定分隔符。

最终得到的csv长这样：

要注意：第一列是配置的instancename，读取特征的时候需要略过这一列