使用python实现SVM的语音识别系统，附有程序代码

以下是使用Python实现SVM的语音识别系统的代码示例：

import numpy as np
from sklearn import svm
from scipy.io.wavfile import read
from python_speech_features import mfcc
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取音频文件
def get_wav(file):
    (rate, sig) = read(file)
    return rate, sig

# 提取MFCC特征
def get_features(file):
    rate, sig = get_wav(file)
    mfcc_feat = mfcc(sig, rate)
    return mfcc_feat

# 导入正样本和负样本文件
pos_file = 'positive.wav'
neg_file = 'negative.wav'

# 提取正样本和负样本的MFCC特征
pos_feat = get_features(pos_file)
neg_feat = get_features(neg_file)

# 构造正负样本的标签
pos_label = np.ones(pos_feat.shape[0])
neg_label = np.zeros(neg_feat.shape[0])

# 合并正负样本和标签
X = np.vstack((pos_feat, neg_feat))
y = np.hstack((pos_label, neg_label))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码实现了一个简单的语音识别系统。首先，它使用`get_wav`函数从音频文件中读取音频信号。然后，使用`get_features`函数从音频信号中提取MFCC特征。接下来，构造正负样本的标签，并将其与MFCC特征合并。使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。最后，使用SVM训练模型并测试模型的准确率。

需要注意的是，这段代码是一个非常简单的示例，它只使用了单个正样本和单个负样本进行训练和测试。在实际应用中，需要使用更多的样本和更复杂的特征来训练模型，以达到更高的识别准确率。