二、Python开发语音识别
2020-02-03 04:53
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二、Python开发语音识别
(一)复数
complex(2, 3) # (2+3j) # 傅里叶变换中会用到复数
# 复数内置的访问器 z = 2 + 3j z.real # 2.0 z.imag # 3.0 z.conjugate() # 2 - 3j
# 内置函数abs()和pow()支持复数 abs(3 + 4j) # 5.0 pow(3 + 4j, 2) # (-7 + 24j)
# 标准模块cmath具有处理复数的更多功能 import cmath cmath.sin(2 + 3j)
(二)包->模块->函数
import语句可导入一个.py文件中定义的函数。
模块(Module):该.py文件。
包:模块的命名空间。
(三)函数
(1)python脚本执行方式:自上而下。
(2)__ name__属性(Python文件/脚本(模块)内部属性):
直接运行模块a时:__ name__ == “__ main__”;
导入模块a到模块b,运行b时:a的__name__ == “a”(模块本身的名字)。
(四)读写文件
# 读json格式的文件 import json data = json.load(open('my_file.json', 'r'))
(五)命令行参数
import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='format acronyms from a._b._c. to a b c') parser.add_argument('-i', '--input', help='Input ctm file', required=True) parser.add_argument('-o', '--output', help='Output ctm file', required=True) args = parser.parse_args() fin = open(args.input, "r") fout = opne(args.output, "w")
(六)数据库
# 使用sqlite3模块在内存中创建一个SQLite数据库 import sqlite3 conn = sqlite3.connect(':memory:') # 连接数据库 print("成功打开数据库") c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE results(exp text, dataset text, lm text, lm_w int, wer float, ser float'''))
# 从前面创建的results表中获取并显示记录 c.execute("SELECT * FROM results ORDER BY exp, dataset, lm, lm_w") d = c.fetchall() t = Table(data=d, colnames=['exp', 'set', 'lm', 'LMW', 'WER', 'SER']) print('%s\n=================================' % str(t))
(七)日志记录
import logging ...... # 后面用到自行百度
(八)异常处理
import errno ...... try: ...... except OSError as e: ...... # 后面用到自行百度
(九)语音活动检测
- 语音活动检测/语音检测(Voice Activity Detection, VAD):检测是否存在人类语音的一种语音处理技术。
- 声学特征提取
- 声音是模拟信号,声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系,不能很好地代表声音的特征,因此,必须将声音波形转换为声学特征向量。
- 声音特征提取方法:
梅尔频率倒谱系数(MFCC);
线性预测倒谱系数(LPCC);
多分辨率耳蜗图(Multi-Resolution CochleaGram, MRCG)
- 基于MRCG的分类器:
自适应上下文关注模型(ACAM);
增强的深度神经网络(bDNN);
深度神经网络(DNN);
长短期记忆递归神经网络(LSTM-RNN).
(十)使用numpy
使用numpy可以加载.npy格式的数据,然后使用matplotlib显示图像
import numpy as np c = np.load("F:/book/examples.npy") import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(c[0], cmap=plt.cm.gray) plt.show()
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