import tensorflow as tf
import numpy as np
import librosa
# Preprocesamiento de datos
def preprocess_audio(audio_path, window_size=10, stride=5):
# Cargar la señal de audio
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
# Convertir la señal de audio en ventanas de 10 segundos con un desplazamiento de 5 segundos
windows = []
for i in range(0, len(audio) - window_size * sr, stride * sr):
window = audio[i:i+window_size*sr]
windows.append(window)
return np.array(windows)
# Creación del modelo de red neuronal
def create_model():
model = tf.keras.Sequential([
# Agrega capas convolucionales o recurrentes según la elección del modelo
# Añade una capa de salida con una sola neurona para predecir el offset del sonido
])
return model
# Entrenamiento del modelo
def train_model(model, X_train, y_train, epochs=10):
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=32)
# Prueba del modelo
def test_model(model, X_test, y_test):
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Loss:", loss)
# Inferencia
def predict_offset(model, audio_path, window_size=10, stride=5):
windows = preprocess_audio(audio_path, window_size, stride)
predictions = model.predict(windows)
# Puedes hacer algo con las predicciones, como encontrar el offset máximo
max_offset_index = np.argmax(predictions)
return max_offset_index * stride
# Ejemplo de uso
audio_path = "ejemplo_audio.wav"
X_train = preprocess_audio(audio_path)
y_train = obtener_etiquetas() # Obtén etiquetas de alguna manera, esto dependerá de tus datos
model = create_model()
train_model(model, X_train, y_train)
test_model(model, X_test, y_test)
# Realizar inferencia en una nueva señal de audio
predicted_offset = predict_offset(model, "nueva_audio.wav")
print("Inicio del sonido detectado en el offset:", predicted_offset)
