卷积神经网络进行声纹识别代码
时间: 2023-10-12 12:05:01 浏览: 55
以下是使用卷积神经网络进行声纹识别的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载数据
train_data = np.load('train_data.npy') # 训练数据
train_label = np.load('train_label.npy') # 训练标签
test_data = np.load('test_data.npy') # 测试数据
test_label = np.load('test_label.npy') # 测试标签
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 100, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_data, train_label, epochs=10, validation_data=(test_data, test_label))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_label)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在这个示例代码中,我们使用了一个卷积神经网络模型,包含了两个卷积层、一个池化层、一个全连接层和一个输出层。训练数据和测试数据都是一个 40x100 的声谱图,使用了 1 个通道。我们使用了交叉熵作为损失函数,并评估了模型在测试集上的准确率。