训练语音识别模型

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对训练集全部进行训练，需要的内存较大，推荐在64G内存以上的机器上运行
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import wave
import numpy as np
import os

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

num_class = 0 # 加载的语音文件有几种类别
labsIndName=[]      ## 训练集标签的名字   ["seven","stop"]

# 加载数据集 和 标签[并返回标签集的处理结果]
def create_datasets():
    wavs=[] # 训练wav文件集
    labels=[] # labels 和 testlabels 这里面存的值都是对应标签的下标，下标对应的名字在labsInd中
    testwavs=[] # 测试wav文件集
    testlabels=[] # 测试集标签

    path="D:\\AI\\speech_commands\\"
    dirs = os.listdir(path) # 获取的是目录列表
    for i in dirs:
        print("开始加载:",i)
        labsIndName.append(i) # 当前分类进入到标签的名字集
        wavs_path=path+"\\"+i
        testNum=0 # 当前分类进入了测试集的有几个 ，这里暂定每个分类进100个到测试集
        files = os.listdir(wavs_path) # 某个目录下文件的列表
        for j in files:
            try:
                waveData = get_wav_mfcc(wavs_path+"\\"+j)
                if testNum < 100 :
                    test