37、深度语音模型的使用与实战

深度语音模型的使用与实战

1. 引言

深度语音模型是自动语音识别（ASR）领域的重要技术。其中一个著名的实现是使用 TensorFlow 构建的，它可以帮助我们将音频转换为文本。不过，从头训练一个深度语音模型是一个耗时的过程，即使使用 GPU 也需要数天时间。接下来，我们将逐步介绍如何设置和运行一个简化版本的深度语音模型。

2. 准备深度语音的输入音频数据

在处理音频数据时，我们通常需要将其转换为适合机器学习模型处理的特征向量。这里我们使用 Mel 频率倒谱系数（MFCC）来提取音频特征。

2.1 使用 TensorFlow 生成 MFCC 特征

以下是使用 TensorFlow 从 .wav 文件生成 MFCC 特征的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

numcep = 26
with tf.Session() as sess:
    filename = 'LibriSpeech/train-clean-100-all/3486-166424-0004.wav'
    raw_audio = tf.io.read_file(filename)
    audio, fs = decode_wav(raw_audio)
    spectrogram = audio_ops.audio_spectrogram(
        audio, window_size=1024, stride=64)
    orig_inputs = audio_ops.mfcc(spectrogram,