python的cnn语音识别

使用Python CNN实现语音识别
安装必要的库
为了构建并运行卷积神经网络(CNN)用于语音识别的任务，需要安装一些基础的库。这包括但不限于tensorflow或pytorch作为深度学习框架以及librosa来处理音频文件。
pip install tensorflow librosa numpy matplotlib scikit-learn
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数据准备与预处理
在开始之前，需准备好训练集和测试集的数据，并对其进行适当格式化以便于后续操作。通常情况下会涉及到将原始声音信号转换成梅尔频谱图(Mel-spectrogram)，因为这种表示方法能够更好地捕捉人类听觉系统的特性[^1]。
import librosa
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

def preprocess_audio(file_path):
y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
log_mel_spectrogram = librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max)

return log_mel_spectrogram.T # 转置以适应输入形状 (时间步数, 特征维度)

# 加载所有样本...
X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)
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构建CNN模型结构
定义一个简单的二维卷积层堆叠架构，适用于处理像图像一样的二维数据——在这里即为经过变换后的声纹图片形式。每一层之后都接有最大池化(MaxPooling)层用来减少参数数量；最后通过全连接(Dense)层映射到类别空间上完成分类任务[^3]。
import tensorflow.keras.layers as layers
from tensorflow.keras.models import Sequential

input_shape=(None, None, 1) # 输入尺寸取决于具体应用情况下的Mel-Spectrograms大小

model = Sequential([
layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Dropout(rate=0.25),

layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Dropout(rate=0.25),

layers.Flatten(),
layers.Dense(units=128, activation='relu'),
layers.Dropout(rate=0.5),
layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
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编译与训练模型
设置优化器(optimizer)、损失函数(loss function)以及其他超参数后即可启动训练流程。考虑到这是一个多类别的分类问题，因此采用交叉熵(categorical crossentropy)作为目标函数是比较合适的选项之一。
model.compile(
optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"]
)

history = model.fit(
x=X_train,
y=Y_train,
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
validation_data=(X_val, Y_val)
)
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部署与推理
一旦完成了上述步骤并且得到了满意的性能指标，则可考虑将其部署至生产环境中供实际使用。对于新传入的声音片段同样遵循相同的数据预处理逻辑再送入已训练好的模型当中获取预测结果[^2]。