使用python实现语音文件的特征提取方法
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2020-12-24
14:11:53
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使用使用python实现语音文件的特征提取方法实现语音文件的特征提取方法
概述概述
语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度
机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训
练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
MP3文件转化为文件转化为WAV文件文件
录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音的压缩比例较重，因此首先利用ffmpeg将转化为
wav原始文件有利于语音特征的提取。其转化代码如下：
from pydub import AudioSegment
import pydub
def MP32WAV(mp3_path,wav_path):
"""
这是MP3文件转化成WAV文件的函数
:param mp3_path: MP3文件的地址
:param wav_path: WAV文件的地址
"""
pydub.AudioSegment.converter = "D:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe"
MP3_File = AudioSegment.from_mp3(file=mp3_path)
MP3_File.export(wav_path,format="wav")
读取WAV语音文件，对语音进行采样
利用wave库对语音文件进行采样。
代码如下：
import wave
import json
def Read_WAV(wav_path):
"""
这是读取wav文件的函数，音频数据是单通道的。返回json
:param wav_path: WAV文件的地址
"""
wav_file = wave.open(wav_path,'r')
numchannel = wav_file.getnchannels() # 声道数
samplewidth = wav_file.getsampwidth() # 量化位数
framerate = wav_file.getframerate() # 采样频率
numframes = wav_file.getnframes() # 采样点数
print("channel", numchannel)
print("sample_width", samplewidth)
print("framerate", framerate)
print("numframes", numframes)
Wav_Data = wav_file.readframes(numframes)
Wav_Data = np.fromstring(Wav_Data,dtype=np.int16)
Wav_Data = Wav_Data*1.0/(max(abs(Wav_Data))) #对数据进行归一化
# 生成音频数据,ndarray不能进行json化，必须转化为list，生成JSON
dict = {"channel":numchannel,
"samplewidth":samplewidth,
"framerate":framerate,
"numframes":numframes,
"WaveData":list(Wav_Data)}
return json.dumps(dict)
绘制声波折线图与频谱图绘制声波折线图与频谱图
代码如下：
from matplotlib import pyplot as plt
def DrawSpectrum(wav_data,framerate):
"""
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