上一节介绍了youtube-8m项目，这个项目以youtube-8m dataset（简称8m-dataset）样本集为基础，进行训练、评估与测试。youtube-8m设计用于视频特征样本，但实际也适用于音频。另外，8m-dataset分两类，一类是聚合特征（video-level，使用整个样本的平均特征），另一类是帧特征（frame-level），帧特征样本适用于sound classification。
除了8m-dataset这个8百万的样本集，另一个样本集--audioset，也是经常使用的样本集，有2百万的样本数据。audioset的介绍早已完成，读者可以关注“广州小程”微信公众号并查阅相应的文章。
本文介绍基于audioset样本集的项目，这个项目能完成训练、评估与测试的功能，最终用于满足音频标签化的需求。
这个开源项目的git地址是：
https://github.com/igor-panteleev/youtube-8m
这里简称为igor-8m项目。
igor-8m项目基于youtube-8m（https://github.com/google/youtube-8m）项目进行了修改，可以使用audioset样本。对于igor-8m项目的产生与改进，读者可以参考这个网页，上面详细提及了项目出现的原因、项目的使用与效果等：
https://medium.com/iotforall/sound-classification-with-tensorflow-8209bdb03dfb
接下来小程简单介绍一下igor-8m的使用。
（一）使用igor-8m
由于igor-8m是基于youtube-8m项目，所以在操作有很大部分是类似的，而小程之前介绍过youtube-8m项目的使用。
（1）环境
环境上，首先要安装了python2.7+，并且安装了tensorflow1.0+。
可以这样检测python跟tensorflow的版本信息：
对于python2.7的mac，可以这样安装tensorflow（需在FQ状态；可优先考虑在虚拟环境中安装tf）：
（2）样本
之前已经介绍过，audioset下载后有两部分内容，一个是音频特征文件，均以“tfrecord”为后缀的文件（也就是tensorflow的record file），另一个是样本描述文件（有三个文本文件），记录了样本的信息（比如视频的ID、起始与终止时间、分类ID等）。
对于audioset的下载，不再重复讲解了，读者可以参考之前的文章。下载到audioset样本后，就可以分别进行训练、评估与测试的操作。
（3）训练
先把igor-8m项目clone下来：
这时可以看到igor-8m项目的目录结构是这样的：
然后就可以使用这个项目就行训练，比如iotforall给出的一个训练命令：
详情可以看这个页面的介绍：
https://medium.com/iotforall/sound-classification-with-tensorflow-8209bdb03dfb
在实际使用上，“训练参数”是一个关键点，读者应该根据样本的质量与数量、训练机器的gpu数量与可用内存大小等等，再经过反复的训练与调整，从而得出较好的训练参数集。
对于train.py使用的参数，可以这样查看：
可以看到这样的信息：
训练后产生模型文件，这个跟youtube-8m的介绍一样，请参阅之前的文章。
（4）评估与测试
igor-8m项目的评估与测试，跟之前介绍的youtube-8m一样，这里面不展开了。
（二）制作tfrecord文件
“样本”是机器学习的一个关键点，以上使用的是audioset样本，这些样本区分为训练、评估与测试的样本，有了它们，就可以完整地操作模型。
在实际使用时，一般原始的音频，要么是实时录制进来的数据（从mic中获取的数据），要么是保存成文件的音频文件（一般是压缩格式的音频）。为了把原始的音频用于训练（这是扩充样本集的办法）、评估或者测试，需要把音频数据转换成tfrecord文件，比如把mp3文件制作成tfrecord文件。
这个制作过程，可以使用之前介绍到的VGG模型来完成，对应的开源项目是：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/audioset
阅读里面的代码，做适当的修改，就可以实现音频文件转成tfrecord文件，这里不细说了。
总结一下，本文是对youtube-8m的扩展知识，介绍了igor-8m项目的操作（训练、评估与测试），这个项目使用audioset为样本。最后文章简单介绍了生成tfrecord文件的VGG模型。