语音识别+音频信号处理

【基于pyAudioKits的Python音频信号处理项目(二)】深度学习语音识别 本节介绍一个使用pyAudioKits读取并提取音频特征,然后使用深度学习方法来进行语音识别的小项目。我们将提取梅尔频谱作为特征,用Keras+Tensorflow来搭建一个简单的卷积神经网络分类器,实现0-9这十个语音数字的识别。...... 阅读详情

语音识别依赖的python工具:

       1、librosa语音信号处理库

              1)手动下载包:

                     解压复制的安装方法,下载最新的信号处理工具包,解压并放入D:\Anaconda3\Lib\site-packages

                                   https://github.com/librosa/librosa/releases  或者   https://pypi.org/project/python-rtmidi/

               2)联网状态安装

                     使用conda命令直接安装

                                   conda install -c conda-forge librosa

                      pip管道安装方法 :

                                    http://librosa.github.io/librosa/install.html

       2、librosa工具使用API说明+实例

          http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html

      3、Open Speech and Language Resources ,LibriSpeech ASR corpus , Open SLR  语音识别预料资源下载

            包括: 训练集、测试集、mp3原始音频文件、MD5特征文件、LibSpeech

            http://www.openslr.org/12/

     4、机器学习数据仓库

            http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

    5、安装依赖

      下载源码

            git clone https://github.com/cournape/audiolab
     安装依赖文件

           sudo apt-get install python-dev python-numpy python-setuptools libsndfile-dev
           sudo apt-get install libasound2-dev
     到源目录下安装即可

             python setup.py install

    6、语音识别模型、几大语音模型工具        

           https://blog.youkuaiyun.com/nsh119/article/category/7444663

 

【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】3.18 用NumPy进行音频信号处理 音频信号是指表示声音波形的数字信号。这些数字信号通常以时间序列的形式存储,每个时间点的值表示声音波形的振幅。音频信号可以是单声道(Mono)或多声道(Stereo)的,其中多声道数据通常包含多个时间序列(每个声道一个)。本文详细介绍了如何使用NumPy进行音频信号处理,包括音频信号的基本概念、傅里叶变换、滤波和增强技术,以及实际应用案例。通过这些方法,我们可以有效地去除音频中的噪声、压缩音频文件、提取有用特征并进行语音识别等任务。希望本文能够帮助你更好地理解和应用音频信号处理技术。 阅读详情

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