训练CNN语音识别模型,数据预处理:准备和清洗语音数据集,将每个音频文件转换为数字信号,并将其划分为训练集、验证集和测试集。代码
时间: 2024-03-25 21:38:39 浏览: 15
下面是一个简单的Python代码示例,用于将音频文件转换为数字信号,并将其划分为训练集、验证集和测试集:
```python
import os
import numpy as np
import librosa
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取音频文件并转换为数字信号
def load_audio_file(file_path):
signal, sr = librosa.load(file_path, sr=16000) # 采样率为16kHz
return signal, sr
# 提取MFCC特征
def extract_mfcc(signal, sr):
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=40) # 提取40个MFCC系数
mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0) # 取MFCC系数的平均值
return mfccs
# 加载数据集并进行预处理
def preprocess_dataset(data_dir):
# 读取所有音频文件并提取MFCC特征
X = []
y = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
for file in files:
if file.endswith(".wav"):
file_path = os.path.join(root, file)
signal, sr = load_audio_file(file_path)
mfccs = extract_mfcc(signal, sr)
X.append(mfccs)
y.append(root.split("/")[-1]) # 文件夹名称作为标签
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 划分数据集为训练集、验证集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test
```
这段代码假设数据集是一个包含多个文件夹的文件夹,每个文件夹代表一个音频类别。可以通过调用`preprocess_dataset`函数来读取数据集并进行预处理,返回训练集、验证集和测试集的特征矩阵以及对应的标签。