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  • python语音生成MFCC特征 文章目录python语音生成MFCC特征MFCC特征原理引入必要的库生成MFCC特征 MFCC特征原理 @TODO 引入必要的库 import os import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

    python从语音生成MFCC特征

    MFCC特征原理

    @TODO

    引入必要的库

    import os
    import wave
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.io.wavfile as wav
    from python_speech_features import mfcc
    

    生成MFCC特征

    def gen_mfcc(audio_path, mfcc_path, sample_num=32000):
    	spf = wave.open(audio_path, 'r')
    	params = spf.getparams()
    	nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
    	print(nframes)
    	strData = spf.readframes(nframes)
    	print("nframs:", nframes)
    	waveData = np.fromstring(strData, dtype=np.int16)
    	spf.close()
    	
    	print(waveData)
    	# tmp = np.array(np.zeros(272000), dtype=np.int16)
    	tmp = np.array(np.zeros(sample_num), dtype=np.int16)
    	print("esefse")
    	for iw in range(len(waveData)):
    		tmp[iw] = waveData[iw]
    	
    	print("filename")
    	basename = audio_path.split('/')[-1].split(".")[0]
    	print("basename", basename)
    	ouname = mfcc_path + basename
    	print(ouname)
    	
    	fs, audio = framerate, tmp
    	# 26 features
    	inputs = mfcc(audio, numcep=26, nfilt=26 * 2, samplerate=fs, winlen=0.02, winstep=0.01)
    	inputs2 = np.transpose(inputs)
    	print(np.shape(inputs2))
    	
    	print("---inputss--")
    	print(inputs2)
    	# inputs3=inputs2.reshape((224*13))
    	inputs3 = inputs2
    	print("inputs", inputs3)
    	train_inputs = (inputs3 - np.mean(inputs3)) / np.std(inputs3)
    	
    	print(train_inputs)
    	plt.figure(1)
    	plt.imshow(train_inputs)
    	plt.show()
    	np.save(ouname, train_inputs)
    
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    NLP之ASR:基于pyaudio利用python进行语音生成、语音识别总结及其案例详细攻略

     

     

     

    目录

    利用python进行语音生成

    利用python进行语音识别


     

     

     

     

     

    利用python进行语音生成

    T1、调用win系统自带程序将文字转为语音读出
    T2、利用python的pyaudio库进行实时录制,生成wav文件
    T3、利用BAT、科大讯飞等的语音识别API(上传到BAT、科大讯飞等语音服务器)API将自定义文字,转换生成wav、mp3等文件


     

     

     

     

    利用python进行语音识别

    T1、利用BAT、科大讯飞等语音识别API(上传到百度语音服务器)API将生成wav、mp3等文件,识别转为文本内容
    T2、后期更新……

     

     

     

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  • python语音生成语谱图 生成语谱图的过程 参考文档 预增强汉宁加窗补零FFTReshape 引入必要的库 import os import cv2 import numpy as np import soundfile as sf import matplotlib.pyplot as plt from cough_...

    python从语音生成语谱图

    生成语谱图的过程

    参考文档

    预增强
    汉宁加窗
    补零
    FFT
    Reshape

    引入必要的库

    import os
    import cv2
    import numpy as np
    import soundfile as sf
    import matplotlib.pyplot as plt
    from cough_detector.utils.bd_spectrogram import *
    

    语音生成语谱图

    def gen_spectrogram_image(audio_path, save_path):
    	"""
    	step = 10
    	window = 20
    	shape = (161, 198)
    	:param audio_path:
    	:return:
    	"""
    	audio_test, sample_rate = sf.read(audio_path)
    	# preemphasis
    	coeff = 0.95
    	audio_test = audio_test[1:] - coeff * audio_test[:-1]
    	spec = spectrogram_from_wav(audio_test, 16000, step=10, window=20)
    	spec = (spec - np.min(spec)) / (np.max(spec) - np.min(spec)) * 255.0
    	img = np.array(spec, dtype=np.uint8)
    	# 中值滤波对频谱进行去噪
    	img_median = cv2.medianBlur(img, 3)
    	# print(np.shape(spec))
    	# debug
    	# plt.figure(1)
    	# plt.imshow(img_median)
    	# plt.show()
    	cv2.imwrite(save_path, img_median)
    	return img_median
    
    

    结果图

    语音信号的原始数据

    语音信号转为语谱图

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  • Python 实时语音识别

    千次阅读 2019-08-01 11:32:20
    Python 实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载 最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音...


    最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。

    语音识别

    语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。

    语音识别API

    百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别。调用API的流程在百度语音官方文档中有说明。

    在这里插入图片描述

    语音识别步骤

    1. 先注册百度云的账号,控制台中创建百度语音的应用,获取API Key和Secret Key
    2. 通过API Key 和 Secret Key获取token
    3. 将token和本地音频数据上传到API链接
    4. 根据API返回结果获取解析后的文字结果

    注意上述过程中我们是使用的本地音频数据,那么我们如何将自己的语音转为相应的数据呢?只要调用麦克风记录我们的语音信息存为wav格式的文件即可。而实时语音识别,即一直保持检测麦克风,只要有声音就生成wav文件向API发送请求;当识别不到语音信息时,自动停止。

    代码中我参考了调用谷歌语音的 speech_recognition 模块,因为它调用麦克风的命令特别简单,而且会根据检测麦克风结果自动结束录音。

    需要通过pip install SpeechRecognition 下载 speech_recognition 模块来实现上述录音工作。

    效果展示

    语音识别结果如下图:
    在这里插入图片描述

    代码下载

    语音识别代码下载

    百度网盘下载:
    链接:https://pan.baidu.com/s/1l8JrYKn1pR5CZPCCme17OA
    提取码:rc2e

    GitHub代码下载:
    https://github.com/pengfexue2/yuyin.git

    以上算是对语音识别的初步实现,希望后续能挖掘些更有意思的应用,欢迎继续关注哈~
    最后也希望推下自己记录学习 Python、前端以及微信小程序开发的公众号 TEDxPY
    在这里插入图片描述

    展开全文
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