毕业设计-基于深度神经网络的语音关键词检出系统-使用python脚本作词频统计-TIMIT

       在自己搭建的wordpress小帐蓬里面发了点东西又混回CSDN来了。。

       由于语音关键词检测需要的数据大都散布在多重文件夹之下，而为针对识别任务组织的文件结构对于关键词检出来讲，训练样本中的词频不同可能对不同词作模版的关键词检出效果产生影响~干脆来做一次词频统计。

       开始总是希望用WINDOWS下的BAT文件或是LINUX的SHELL脚本作相关工作，然后。。。前者又丑又不熟悉，后者总是在学还不好上手做东西。直到在cnblog上发现了path的处理脚本，感谢原博客作者And类似脚本请参看编者发在公号上的东西：文章点这里

         于是乎，开始在TIMIT师兄提取的关键词文件上写简单的脚本作词频统计：

       首先，在存有TIMIT文件的文件夹下用dir > onename（windows）或者ls > onename（linux）将所有文件名输入onename文件。        


    上图可见关键词文件结构，然后，在onename文件的同目录下建立如下python脚本运行即可获取统计结果

   

<span style="font-size:14px;">f = open("onename")
keywordContainer = {}

s = f.readline().split('_')[0]
while (s != ''):
if (s == ' '):
pass
elif (keywordContainer.has_key(s)):
keywordContainer[s] += 1
else:
keywordContainer[s] = 1

s = f.readline().split('_')[0]
print "There's " + str(len(keywordContainer)) + " keywords in Total";

for k in keywordContainer.keys():
print k + ":" + str(keywordContainer[k]/2) + " times"
</span>