tensorflow 1.9.0 语音识别简单实现

使用语音识别软件，实时反馈口语发音 #生活技巧# #学习技巧# #英语口语提升#

最近公司要上语音识别的功能，想着最近tensorflow比较火热，遍着手开始研究，网上也找了很多的案例，一一去实现，结果一直都出各种问题，比如tensorflow版本不一样，或者数据集不可用，或者准确率极低，或者是看的我云里雾里的一些问题 等各种坑爹的问题，后面经过一些整理和修改，这里记录一下：

使用的训练数据

已上传百度网盘，直接下载，没有密码：https://pan.baidu.com/s/1Au85kI_oeDjode2hWumUvQ

开发环境

tensorflow 1.9.0
python 3.6.6
numpy 1.15.0
librosa 0.6.2

代码 训练的代码

#coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import os from collections import Counter import librosa import time # 训练样本路径【这里我单独选择了 seven 语音的包】 wav_path = 'D:/AI/seven/' # 语音文件对应的标签 wav_title='seven' # 获得训练用的wav文件路径列表 def get_wave_files(wav_path=wav_path): wav_files = [] for (dirpath,dirnames,filenames) in os.walk(wav_path):#访问文件夹下的所有文件 #os.walk() 方法用于通过在目录树种游走输出在目录中的文件名，向上或者向下 for filename in filenames: if filename.endswith('.wav') or filename.endswith('.WAV'): #endswith() 方法用于判断字符串是否以指定后缀结尾，如果以指定后缀结尾返回True，否则返回False filename_path = os.sep.join([dirpath,filename])#定义文件路径(连) # print(os.stat(filename_path).st_size) # if os.stat(filename_path).st_size < 32000:#st_size文件的大小，以位为单位 # continue wav_files.append(filename_path)#加载文件 return wav_files wav_files = get_wave_files()#获取文件名列表 #读取wav文件对应的label def get_wav_label(wav_files=wav_files): labels=[] new_wav_files = [] for wav_file in wav_files: wav_id = os.path.basename(wav_file).split('.')[0] labels.append(wav_title)# 每条语音对应的标签 new_wav_files.append(wav_file) return new_wav_files,labels#返回标签和对应的文件 wav_files,labels = get_wav_label()#得到标签和对应的语音文件 print("加载训练样本:",time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())) print("样本数:",len(wav_files)) #词汇表（参考对话、诗词生成） all_words = [] for label in labels: all_words += [word for word in label] counter = Counter(all_words) count_pairs =sorted(counter.items(),key=lambda x: -x[1]) words,_=zip(*count_pairs) words_size =len(words)#词汇表尺寸 print('词汇表大小:',words_size) #词汇映射成id表示 word_num_map = dict(zip(words,range(len(words)))) to_num = lambda word: word_num_map.get(word,len(words))#词汇映射函数 labels_vector =[list(map(to_num,label)) for label in labels] label_max_len= np.max([len(label) for label in labels_vector])#获取最长字数 print('最长句子的字数:',label_max_len) wav_max_len=0 for wav in wav_files: wav,sr = librosa.load(wav,mono=True)#处理语音信号的库librosa #加载音频文件作为a floating point time series.（可以是wav,mp3等格式）mono=True：signal->mono mfcc=np.transpose(librosa.feature.mfcc(wav,sr),[1,0])#转置特征参数 #librosa.feature.mfcc特征提取函数 if len(mfcc)>wav_max_len: wav_max_len = len(mfcc) print("最长的语音:",wav_max_len) batch_size=100#每批次取100个文件 n_batch = len(wav_files)//batch_size#总批次数 pointer =0#全局变量初值为0，定义该变量用以逐步确定batch def get_next_batches(batch_size): global pointer batches_wavs = [] batches_labels = [] for i in range(batch_size): wav,sr=librosa.load(wav_files[pointer],mono=True) mfcc =np.transpose(librosa.feature.mfcc(wav,sr),[1,0]) batches_wavs.append(mfcc.tolist())#转换成列表表存入 batches_labels.append(labels_vector[pointer]) pointer+=1 #补0对齐 for mfcc in batches_wavs: while len(mfcc)<wav_max_len: mfcc.append([0]*20)#补一个全0列表 for label in batches_labels: while len(label)<label_max_len: label.append(0) return batches_wavs,batches_labels X=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[batch_size,None,20])#定义输入格式 sequence_len = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.not_equal(tf.reduce_sum(X,reduction_indices=2), 0.), tf.int32), reduction_indices=1) Y= tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[batch_size,None])#输出格式 #第一层卷积 conv1d_index = 0 def conv1d_layer(input_tensor,size,dim,activation,scale,bias):

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109

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