winDims = 15;winStep = 1; winDims = winDims + mod(winDims + 1, 2); winNeigh = floor(winDims/2);
时间: 2024-05-29 08:14:44 浏览: 7
这段代码的作用是定义一个窗口大小为15,步长为1的滑动窗口,并计算窗口的邻域大小为7。其中,`winDims`表示窗口大小,`winStep`表示滑动窗口的步长。代码中的`winDims = winDims mod(winDims 1, 2)`是为了确保窗口大小为奇数,因为在处理图像等数据时,通常使用奇数大小的窗口更加合适。最后,`winNeigh`表示窗口的邻域大小,即窗口中心点周围的像素数。
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Winstep是一款轻量级的Windows桌面环境,它提供了一个类似Unix/Linux窗口管理器的界面,允许用户快速切换工作空间、定制任务栏和窗口排列。如果你想要高速下载Winstep,通常你可以按照以下步骤操作:
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针对语音识别任务 利用python语言对10个数字的孤立识别,分别使用GMM和HMM建立对1-9十个数字的孤立词语音分类识别模型的程序代码
好的,以下是一个简单的程序代码,用于对10个数字的孤立识别,分别使用GMM和HMM建立对1-9十个数字的孤立词语音分类识别模型,供您参考:
```python
# 导入必要的库
import os
import glob
import numpy as np
from sklearn import mixture
from hmmlearn import hmm
from python_speech_features import mfcc
# 定义MFCC参数
numcep = 13
winlen = 0.025
winstep = 0.01
# 加载数据
def load_data(path):
data = []
for filename in glob.glob(os.path.join(path, '*.wav')):
_, digit = os.path.splitext(os.path.basename(filename))
digit = int(digit[1])
signal, rate = librosa.load(filename, sr=None)
mfcc_feat = mfcc(signal, rate, numcep=numcep, winlen=winlen, winstep=winstep)
data.append((mfcc_feat, digit))
return data
# GMM模型训练和预测
def train_gmm(data):
models = []
for i in range(1, 10):
digits = [x for x in data if x[1] == i]
X = np.array([x[0] for x in digits])
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=3, covariance_type='diag')
gmm.fit(X)
models.append(gmm)
return models
def predict_gmm(models, mfcc_feat):
scores = np.zeros(9)
for i, gmm in enumerate(models):
scores[i] = gmm.score(mfcc_feat)
return np.argmax(scores) + 1
# HMM模型训练和预测
def train_hmm(data):
models = []
for i in range(1, 10):
digits = [x for x in data if x[1] == i]
X = np.array([x[0] for x in digits])
lengths = [len(x) for x in X]
hmm_model = hmm.GaussianHMM(n_components=3)
hmm_model.fit(X, lengths=lengths)
models.append(hmm_model)
return models
def predict_hmm(models, mfcc_feat):
scores = np.zeros(9)
for i, hmm_model in enumerate(models):
scores[i] = hmm_model.score(mfcc_feat)
return np.argmax(scores) + 1
# 加载数据
data = load_data('data/')
# GMM模型训练和预测
gmm_models = train_gmm(data)
mfcc_feat = mfcc(signal, rate, numcep=numcep, winlen=winlen, winstep=winstep)
digit = predict_gmm(gmm_models, mfcc_feat)
# HMM模型训练和预测
hmm_models = train_hmm(data)
mfcc_feat = mfcc(signal, rate, numcep=numcep, winlen=winlen, winstep=winstep)
digit = predict_hmm(hmm_models, mfcc_feat)
```
以上是一个简单的程序代码,用于对10个数字的孤立识别,分别使用GMM和HMM建立对1-9十个数字的孤立词语音分类识别模型。需要注意的是,此代码仅供参考,具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化。
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