我们都知道python是一款功能强大的数据分析工具,而且使用起来相对简单,被广泛应用于数据分析,web开发,人工智能等很多领域。语音识别,也叫作自动语音识别,其是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应文字为目标。语音识别的应用范围,包括、简单的听写数据录入,语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索等等。当语言识别遇上python,其实现将会变得更简单,快捷。今天小编与大家分享的就是python语音识别的一些基础知识,希望对大家有所帮助。
一、python语音识别原理
语音识别的首要任务是语音,通常通过麦克风,语音就能够从物理声音转换为电信号,之后再被转换为数据。语音一旦被数字化,就能够适用若干模型,最终转换为文本。
目前现代大多数语音识别系统,都是基于隐马尔可夫模型(HMM)。这一模型的工作原理为:语音信号在极短的时间尺度上,例如10 毫秒,能够被近似为静止过程,也就是一个统计特性不随时间变化的过程。而python语音识别技术, 一些服务能够通过 API 在线使用,并且大部分都提供了 Python SDK。
二、选择python 语音识别包
apiai
google-cloud-speech
pocketsphinx
SpeechRcognition
watson-developer-cloud
wit
其中, SpeechRcognition为最便捷的一种。
因为语音识别首先需要输入音频,而 SpeechRecognition 检索音频输入是极为简便快捷的,我们并不需要构建访问麦克风,也不需要从头开始处理音频文件的脚,SpeechRecognition 仅仅几分钟就能自动完成检索并运行。
SpeechRecognition 库能够满足几种主流语音 API ,灵活性非常高。例如: Google Web Speech API 支持硬编码到 SpeechRecognition 库中的默认 API 密钥,不需要注册就能直接使用。因此,SpeechRecognition 由于具有灵活性和易用性的优点,成为编写 Python 程序的最佳选择。
三、python 语音识别
import numpy as np import scipy.io.wavfile as wf import python_speech_features as sf import hmmlearn.hmm as hl # 提取样本信息 train_x,train_y = [],[] mfccs = np.array([]) for sound_files in files_list: for sound_file in sound_files: sample_rate,sigs = wf.read(sound_file) mfcc = sf.mfcc(sigs,sample_rate) # 将mfcc矩阵添加到mfccs中 if len(mfccs) == 0: mfccs == mfcc else: mfccs = np.append(mfccs,mfcc) # 将mfccs矩阵列表添加到训练集中 train_x.append(mfccs) # 最终的train_x len(sound_files)个特征的矩阵 # train_y存的是特征标签,比如:apple,banana,pear # 构建并训练隐马模型 models = {} for mfccs,label in zip(train_x,train_y): model = hl.GaussianHMM( n_components = 4, covariance_type = 'diag', n_iter = 1000 ) models[label] = model.fit(mfccs) # 同样方法获取测试集数据 # 测试 pred_y = [] for mfccs in test_x: # 验证每个模型对当前mfcc的匹配度得分 best_score, best_label = None, None for label, model in models.items(): score = model.score(mfccs) if (best_score is None) or (best_score < score): best_score = score best_label = label pred_y.append(best_label) print(test_y) print(pred_y)
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