22、使用MFCC和LSTM网络进行噪声中的关键词识别

最新推荐文章于 2025-09-23 14:08:41 发布
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分类专栏： 音频工具箱实战指南 文章标签： MFCC LSTM 关键词识别
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使用MFCC和LSTM网络进行噪声中的关键词识别

一、引言

关键词识别（KWS）是语音辅助技术的重要组成部分，用户说出预定义的关键词来唤醒系统，然后再向设备发出完整的命令或查询。本文将展示如何使用深度学习网络，特别是双向长短期记忆（BiLSTM）网络和梅尔频率倒谱系数（MFCC），在嘈杂语音中识别关键词。同时，还会介绍如何通过数据增强来提高网络在嘈杂环境中的准确性。

二、使用预训练网络识别关键词

2.1 读取测试信号

在详细介绍训练过程之前，我们先下载并使用一个预训练的关键词识别网络来识别关键词。这里要识别的关键词是“YES”。 

[audioIn,fs] = audioread("keywordTestSignal.wav");
sound(audioIn,fs)

2.2 下载并加载预训练网络 

downloadFolder = matlab.internal.examples.downloadSupportFile("audio","KeywordSpotting.zip");
dataFolder = tempdir;
unzip(downloadFolder,dataFolder)
netFolder = fullfile(dataFolder,"KeywordSpotting");
load(fullfile(netFolder,"KWSNet.mat"));

2.3 创建特征提取对象

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