使用Python和Keras创建简单语音识别引擎(使用Python和Keras构建简易语音识别系统)

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 18 #后端开发

使用Python和Keras创建简洁语音识别引擎

一、引言

语音识别是一种将人类语音转化为文本的技术，近年来在人工智能领域得到了广泛应用。本文将介绍怎样使用Python和Keras构建一个简易的语音识别系统。我们将从数据预处理、模型构建、训练和评估等方面展开讨论。

二、环境准备

在起初之前，请确保安装以下库：

Python 3.x

Keras 2.x

TensorFlow 2.x

librosa

numpy

scipy

三、数据集准备

为了构建语音识别系统，我们需要一个包含语音样本和对应文本的数据集。这里我们使用开源的CMU ARCTIC数据集。该数据集包含了多个说话者的语音样本，我们将使用其中的一部分来训练我们的模型。

四、数据预处理

数据预处理包括以下步骤：

加载语音文件和对应文本

将语音信号演化为特征描述（如MFCC）

将文本演化为序列索引

创建输入和输出数据集


import os
import numpy as np
import librosa
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.utils import to_categorical
# 定义参数
data_folder = 'path/to/your/data/folder'
max_length = 50  # 最大语音长度
# 加载语音文件和对应文本
def load_data(data_folder):
    texts, audios = [], []
    for filename in os.listdir(data_folder):
        if filename.endswith('.wav'):
            audio_path = os.path.join(data_folder, filename)
            text = filename[:-4]  # 文件名作为文本
            texts.append(text)
            audios.append(audio_path)
    return texts, audios
texts, audios = load_data(data_folder)
# 将语音信号演化为特征描述（MFCC）
def preprocess_audio(audio_path):
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
    return mfcc.T
# 将文本演化为序列索引
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
sequences = to_categorical(sequences, num_classes=len(tokenizer.word_index))
# 创建输入和输出数据集
X = np.array([preprocess_audio(audio) for audio in audios])
X = np.pad(X, ((0, 0), (0, max_length - X.shape[1]), (0, 0)), 'constant')
y = sequences

五、模型构建

接下来，我们将使用Keras构建一个简洁的循环神经网络（RNN）模型来进行语音识别。


from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed
# 定义模型参数
input_dim = X.shape[2]  # 输入维度
output_dim = y.shape[2]  # 输出维度
hidden_units = 128  # 隐藏层单元数
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_units, input_shape=(max_length, input_dim)))
model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

六、模型训练

在训练模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和验证集。


from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50, batch_size=32)

七、模型评估

训练完成后，我们可以评估模型的性能。


import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制训练和验证集的损失曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='validation loss')
plt.legend()
plt.show()
# 计算验证集的确切率
val_accuracy = model.evaluate(X_val, y_val)
print(f'Validation accuracy: {val_accuracy[1]}')

八、模型应用

现在我们已经构建了一个简洁的语音识别系统，我们可以使用它来识别新的语音样本。


def predict_audio(audio_path):
    audio_features = preprocess_audio(audio_path)
    audio_features = np.pad(audio_features, ((0, 0), (0, max_length - audio_features.shape[1]), (0, 0)), 'constant')
    prediction = model.predict(audio_features)
    predicted_text = tokenizer.sequences_to_texts(prediction.argmax(axis=1))[0]
    return predicted_text
# 使用模型识别新的语音样本
new_audio_path = 'path/to/your/new/audio.wav'
predicted_text = predict_audio(new_audio_path)
print(f'Predicted text: {predicted_text}')