Python百行代码实现简单命令词识别

本文主要介绍了如何使用Python不到一百行代码实现一个简单的小型语音命令识别程序，类似于Siri的功能。作者首先推荐读者了解之前的“听歌识曲”文章，以便更好地理解音频特征提取的基础。程序的核心技术包括特征提取和DTW（动态时间规整）算法。 在设计思路部分，作者强调了音频识别的复杂性，尤其是语音识别相比于音乐识别，因为人类语音具有多样性，同一命令词可能会有不同的发音，且录音时机的差异也会影响声音特征。为了处理这个问题，作者采用了傅里叶变换和模长作为特征值，与听歌识曲中的方法类似，但不进行进一步的峰值提取，而是直接作为特征。 DTW算法是关键步骤，用于解决不同发音长度和位置的匹配问题。它通过计算两个音频特征向量之间的欧氏距离，并在动态规划的过程中寻找最小代价路径，确保找到最接近的音频对齐方式。算法的计算过程涉及代价矩阵的构建和更新，其中每个点的代价是由其相邻点的代价加上两个特征之间的距离计算得出。 这篇文章提供了一种基础的语音命令识别方法，适合初学者理解和实践Python中的信号处理和机器学习算法。尽管实际应用中可能需要更复杂的模型和技术来提高准确性和鲁棒性，但对于娱乐和学习目的，这是一个很好的起点。