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语音识别与生成:科大讯飞的前沿技术教程
1语音识别基础
1.1语音信号处理
语音信号处理是语音识别技术的基石,它涉及对原始语音信号进行预处理,
以去除噪声、增强信号、并将其转换为适合后续处理的形式。这一过程通常包
括以下步骤:
1.预加重:通过预加重滤波器增强高频成分,以补偿语音信号在传
输过程中的衰减。
2.分帧:将连续的语音信号分割成一系列短时帧,每帧通常包含20-
30毫秒的语音。
3.加窗:对每一帧应用汉明窗或海明窗,以减少帧边缘的不连续性,
避免频谱泄漏。
4.傅里叶变换:使用快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换为频域信
号,得到频谱。
5.能量计算:计算每一帧的总能量,用于后续的特征提取。
1.1.1示例代码
importnumpyasnp
importscipy.signalassignal
#假设我们有一个语音信号
voice_signal=np.random.rand(44100)#1秒的信号,采样率44100Hz
#预加重
pre_emphasis=0.97
emphasized_signal=np.append(voice_signal[0],voice_signal[1:]-pre_emphasis*voice_signal[:-
1])
#分帧
frame_size=0.025#25ms
frame_stride=0.01#10ms
frame_length,frame_step=int(round(frame_size*44100)),int(round(frame_stride*44100))
signal_frames=[emphasized_signal[i:i+frame_length]foriinrange(0,len(emphasized_signal)-
frame_length,frame_step)]
#加窗
window=np.hamming(frame_length)
1
windowed_frames=[frame*windowforframeinsignal_frames]
#傅里叶变换
fft_points=512
fft_frames=[np.abs(np.fft.rfft(frame,fft_points))forframeinwindowed_frames]
#能量计算
frame_energies=[np.sum(frame**2)forframeinwindowed_frames]
1.2特征提取技术
特征提取是从预处理后的语音信号中提取出对识别有用的信息。常见的特
征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)、感知线性预测(PLP)等。
其中,MFCC是最广泛使用的特征之一,它模拟了人耳对不同频率的敏感度。
1.2.1MFCC提取示例
importlibrosa
#加载语音信号
audio,sr=librosa.load(example.wav,sr=16000)
#提取MFCC特征
mfccs=librosa.feature.mfcc(y=audio,sr=sr,n_mfcc=13)
#显示前5帧的MFCC特征
print(mfccs[:,:5])
1.3声学模型与语言模型
声学模型和语言模型是语音识别系统的核心组成部分。声学模型负责将语
音信号转换为音素或字的概率,而语言模型则用于评估这些音素或字序列的概
率,以确定最可能的文本输出。
1.3.1声学模型示例
声学模型通常基于深度学习技术,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络
(LSTM)或卷积神经网络(CNN)。以下是一个使用Keras构建的简单LSTM模型示
例:
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layersimportLSTM,Dense
#创建模型
2
model=Sequential()
model.add
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