Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别

东木月

于 2023-10-08 15:40:21 发布

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分类专栏：机器学习文章标签： python rnn 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/133683393

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本文介绍了使用Python的TensorFlow/Keras库构建RNN模型，对MFCC特征进行语音识别的过程。主要步骤包括标签编码、数据预处理、模型构建、编译、训练以及验证集上的性能评估。

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借助深度学习库 TensorFlow/Keras 来构建模型

1.对标签进行编码，将文本标签转换为整数标签。

2.对 MFCC 特征数据进行填充或截断，使其长度一致，以便于输入到 RNN 模型中

3.如果是二维数据需要转成三维：

SimpleRNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
此处整个数据集送入，送入样本数为len(x_train)；输入1个样本出结果，循环核时间展开步数为1; 
表示为有max_column个输入特征，每个时间步输入特征个数为max_column

4.创建一个简单的 RNN 模型，其中包括一个 SimpleRNN 层和一个全连接层

5.编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标

6.增加validation_data参数作为验证集，添加早停止机制，训练时打乱序列顺序

7.使用训练集进行模型训练，并评估模型在测试集上的性能

import numpy as np
import tensorflo

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