说话人识别和说话人性别识别SDK-通过语音判断说话人,及说话人的性别

根据语音片段进行性别判断,以及说话人识别的SDK,c/c++实现。

利用GMM-UBM算法,可以进行说话人识别,或者性别识别,可以参考<声纹识别之Alize入门教程(二):GMM-UBM>。

进行性别识别的时候,将不同的性别视为不同的说话人即可。

1.Windows 

Win10 and VS2013。

新建空项目=>选择项目,右键属性=>c/c++=>常规=>附加包含目录添加

属性=>链接器=>输入=>附加依赖项

属性=>链接器=>常规=>附加库目录:..\..\lib\Debug or ..\..\lib\Release 根据当前新建项目类型进行选择

属性=>c/c++=>代码生成=>运行库:根据当前新建项目类型进行选择,如果是Debug选择/MTd;Release选择/MT

1.1性别识别

#include <iostream>
#include "speaker_recognizer.h"
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
	SpeakerRecognizer spk;
	bool ret = spk.Init("ubm.gmm", { "female.gmm", "male.gmm" }, { "female", "male" });
	if (!ret)
		return -1;
	std::string gender = spk.RecognizeSpeaker("BAC009S0002W0123.wav");
	std::cout << gender << std::endl;
	return 0;
}

1.2说话人识别

#include <iostream>
#include "speaker_recognizer.h"
using namespace std;

int main(int argc, char *argv[])
{
	SpeakerRecognizer spk;
	bool ret = spk.Init("ubm.gmm");
	if (!ret)
		return -1;

	ret = spk.RegisterSpeaker("BAC009S0002W0123.wav", "s2");
	ret = spk.RegisterSpeaker("BAC009S0003W0121.wav", "s3");

	std::string res = spk.RecognizeSpeaker("BAC009S0003W0122.wav"); // s3
	std::cout << res << std::endl;
	return 0;

}

 

2.Android

通过Android Studio 加载.so库,在项目里新建libs文件夹,拷贝目录 arm64-v8a、armeabi-v7a、x86、x86_64到libs文件夹下

在build.gradle文件里添加

android {
sourceSets{
        main{
            jniLibs.srcDirs = ['libs']
        }
    }
}

新建Package(com.spkrec),将以下文件拷贝到该package目录

SpeakerRecognizer.java
spkrec_module.java
spkrec_moduleJNI.java
SWIGTYPE_p_std__vectorT_std__string_t.java
vectors.java

 

 

2.1性别识别

整个流程以及API同windows c++版本,进行说话人识别可自行修改代码。

import com.spkrec.*;
static {// 加载so文件
        System.loadLibrary("spkrec");   }
String recordDir = String.format(Locale.getDefault(), "%s/Record/",Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath());
SpeakerRecognizer SpkRec = new SpeakerRecognizer();
// 模型路径
vectors reg_path = new vectors();
reg_path.add(recordDir+"female.gmm");
reg_path.add(recordDir+"male.gmm");
// 模型对应的性别
vectors reg_names=new vectors();
reg_names.add("female");
reg_names.add("male");
boolean init_ret =  SpkRec.Init(recordDir+"ubm.gmm",reg_path,reg_names);
if(!init_ret) // fail
{
return ...
}
String recg_ret = SpkRec.RecognizeSpeaker(result.getAbsolutePath());// 传入wav文件路径

使用网友的demo简单调试了一下几个API,主要就是在MainActivity.java添加了以上部分代码,程序启动的时候将三个gmm文件拷贝到了recordDir目录,生成了识别性别的小例子,如果识别结果为空的话,退出重新再打开app应该就好了。录音时间长一点,声音大一点,应该效果好一点:(。

android代码实在不会写,感谢网友的demo:

https://www.jianshu.com/p/c0222de2faed  

https://github.com/zhaolewei/ZlwAudioRecorder

修改后的Android Studio工程,以及.so和apk文件下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/u012594175/11201103

https://github.com/NonDay/FreeSR

Windows完整代码下载地址  https://download.youkuaiyun.com/download/u012594175/11088482

声纹识别交流QQ群:875705987

实现语音性别识别通常需要使用机器学习或深度学习的方法,因为语音性别特征涉及复杂的声学模式分析。Python 作为一种强大的编程语言,提供了多种库工具来处理音频数据并进行分类任务。 ### 实现方法 1. **数据准备** 首先,需要一个包含语音样本及其对应性别的标注数据集。这些语音文件通常以 `.wav` 格式存储,并且每个文件应有明确的标签(如“male”或“female”)。可以使用公开的数据集,例如 [Common Voice](https://voice.mozilla.org/) 或 [RAVDESS](https://github.com/bhuvanakundum/ravdess-emotional-speech-audio)。 2. **特征提取** 语音性别识别的关键在于提取合适的声学特征。常用的特征包括: - 基频(Fundamental Frequency, F0) - 共振峰(Formants) - 梅尔频率倒谱系数(MFCCs) - 零交叉率(Zero-Crossing Rate) - 能量音高统计信息 可以使用 `librosa` 或 `python_speech_features` 等库进行特征提取。 3. **模型训练** 使用提取的特征训练分类模型。常见的分类器包括: - 支持向量机(SVM) - 随机森林(Random Forest) - 深度神经网络(DNN) - 卷积神经网络(CNN)用于处理 MFCC 图像 Scikit-learn TensorFlow/PyTorch 是实现这些模型的常用工具。 4. **预测与评估** 在测试集上评估模型性能,使用准确率、召回率、F1 分数等指标衡量效果。 ### 示例代码 以下是一个基于 MFCC 特征支持向量机的简单示例: ```python import os import numpy as np import librosa from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 提取 MFCC 特征 def extract_mfcc(file_path): audio, sample_rate = librosa.load(file_path, sr=None) mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sample_rate, n_mfcc=40) return np.mean(mfccs.T, axis=0) # 加载数据集 def load_data(data_dir): features = [] labels = [] for label, gender in enumerate(['male', 'female']): gender_dir = os.path.join(data_dir, gender) for file_name in os.listdir(gender_dir): file_path = os.path.join(gender_dir, file_name) mfcc = extract_mfcc(file_path) features.append(mfcc) labels.append(label) return np.array(features), np.array(labels) # 数据路径(请替换为实际路径) data_dir = "path/to/dataset" X, y = load_data(data_dir) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练 SVM 模型 model = SVC(kernel='linear') model.fit(X_train, y_train) # 测试模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率:{accuracy * 100:.2f}%") ``` ### 扩展与优化 - **使用深度学习框架**:可以尝试使用 CNN 或 RNN 处理 MFCC 序列,提高识别精度。 - **增强数据**:通过添加背景噪声、改变语速等方式增强数据集,提升模型泛化能力。 - **使用预训练模型**:借助 Hugging Face 的 Transformers 或 Google 的 Speech-to-Text API 进行更高级的语音分析。 ---
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