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用 Python 训练自己的语音识别系统，这波操作稳了

  • 其乐融融 发布于 2023-06-21
  • 分类：语音识别
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近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。

语音识别属于感知智能，而让机器从简单的识别语音到理解语音，则上升到了认知智能层面，机器的自然语言理解能力如何，也成为了其是否有智慧的标志，而自然语言理解正是目前难点。

同时考虑到目前大多数的语音识别平台都是借助于智能云，对于语音识别的训练对于大多数人而言还较为神秘，故今天我们将利用python搭建自己的语音识别系统。

最终模型的识别效果如下：

[[396315]]

实验前的准备

首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理；

Numpy库用来矩阵运算；Keras框架用来训练和加载模型。Librosa和python_speech_features库用于提取音频特征。Glob和pickle库用来读取本地数据集。

[[396316]]

数据集准备
首先数据集使用的是清华大学的thchs30中文数据。

这些录音根据其文本内容分成了四部分，A（句子的ID是1~250），B（句子的ID是251~500），C（501~750），D（751~1000）。ABC三组包括30个人的10893句发音，用来做训练，D包括10个人的2496句发音，用来做测试。

data文件夹中包含（.wav文件和.trn文件；trn文件里存放的是.wav文件的文字描述:第一行为词，第二行为拼音，第三行为音素）；

数据集如下：

[[396317]]

模型训练

1、提取语音数据集的MFCC特征：
首先人的声音是通过声道产生的，声道的形状决定了发出怎样的声音。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱的包络中显示出来。而MFCCs就是一种准确描述这个包络的一种特征。

其中提取的MFCC特征如下图可见。

故我们在读取数据集的基础上，要将其语音特征提取存储以方便加载入神经网络进行训练。

其对应的代码如下：

  1. #读取数据集文件 
  2.  
  3. text_paths = glob.glob('data/*.trn') 
  4.  
  5. total = len(text_paths) 
  6.  
  7. print(total) 
  8.  
  9. with open(text_paths[0], 'r', encoding='utf8') as fr: 
  10.  
  11. lines = fr.readlines 
  12.  
  13. print(lines) 
  14.  
  15. #数据集文件trn内容读取保存到数组中 
  16.  
  17. texts =  
  18.  
  19. paths =  
  20.  
  21. for path in text_paths: 
  22.  
  23. with open(path, 'r', encoding='utf8') as fr: 
  24.  
  25. lines = fr.readlines 
  26.  
  27. line = lines[0].strip('\n').replace(' ', '') 
  28.  
  29. texts.append(line) 
  30.  
  31. paths.append(path.rstrip('.trn')) 
  32.  
  33. print(paths[0], texts[0]) 
  34.  
  35. #定义mfcc数 
  36.  
  37. mfcc_dim = 13 
  38.  
  39. #根据数据集标定的音素读入 
  40.  
  41. def load_and_trim(path): 
  42.  
  43. audio, sr = librosa.load(path) 
  44.  
  45. energy = librosa.feature.rmse(audio) 
  46.  
  47. frames = np.nonzero(energy >= np.max(energy) / 5) 
  48.  
  49. indices = librosa.core.frames_to_samples(frames)[1] 
  50.  
  51. audio = audio[indices[0]:indices[-1]] if indices.size else audio[0:0] 
  52.  
  53. return audio, sr 
  54.  
  55. #提取音频特征并存储 
  56.  
  57. features =  
  58.  
  59. for i in tqdm(range(total)): 
  60.  
  61. path = paths[i] 
  62.  
  63. audio, sr = load_and_trim(path) 
  64.  
  65. features.append(mfcc(audio, sr, numcep=mfcc_dim, nfft=551)) 
  66.  
  67. print(len(features), features[0].shape) 

2、神经网络预处理：
在进行神经网络加载训练前，我们需要对读取的MFCC特征进行归一化，主要目的是为了加快收敛，提高效果和减少干扰。然后处理好数据集和标签定义输入和输出即可。

对应代码如下：

  1. #随机选择100个数据集 
  2.  
  3. samples = random.sample(features, 100) 
  4.  
  5. samples = np.vstack(samples) 
  6.  
  7. #平均MFCC的值为了归一化处理 
  8.  
  9. mfcc_mean = np.mean(samples, axis=0) 
  10.  
  11. #计算标准差为了归一化 
  12.  
  13. mfcc_std = np.std(samples, axis=0) 
  14.  
  15. print(mfcc_mean) 
  16.  
  17. print(mfcc_std) 
  18.  
  19. #归一化特征 
  20.  
  21. features = [(feature - mfcc_mean) / (mfcc_std + 1e-14) for feature in features] 
  22.  
  23. #将数据集读入的标签和对应id存储列表 
  24.  
  25. chars = {} 
  26.  
  27. for text in texts: 
  28.  
  29. for c in text: 
  30.  
  31. chars[c] = chars.get(c, 0) + 1 
  32.  
  33. chars = sorted(chars.items, key=lambda x: x[1], reverse=True) 
  34.  
  35. chars = [char[0] for char in chars] 
  36.  
  37. print(len(chars), chars[:100]) 
  38.  
  39. char2id = {c: i for i, c in enumerate(chars)} 
  40.  
  41. id2char = {i: c for i, c in enumerate(chars)} 
  42.  
  43. data_index = np.arange(total) 
  44.  
  45. np.random.shuffle(data_index) 
  46.  
  47. train_size = int(0.9 * total) 
  48.  
  49. test_size = total - train_size 
  50.  
  51. train_index = data_index[:train_size] 
  52.  
  53. test_index = data_index[train_size:] 
  54.  
  55. #神经网络输入和输出X,Y的读入数据集特征 
  56.  
  57. X_train = [features[i] for i in train_index] 
  58.  
  59. Y_train = [texts[i] for i in train_index] 
  60.  
  61. X_test = [features[i] for i in test_index] 
  62.  
  63. Y_test = [texts[i] for i in test_index] 

3、神经网络函数定义：
其中包括训练的批次，卷积层函数、标准化函数、激活层函数等等。

其中第⼀个维度为⼩⽚段的个数，原始语⾳越长，第⼀个维度也越⼤， 第⼆个维度为 MFCC 特征的维度。得到原始语⾳的数值表⽰后，就可以使⽤ WaveNet 实现。由于 MFCC 特征为⼀维序列，所以使⽤ Conv1D 进⾏卷积。 因果是指，卷积的输出只和当前位置之前的输⼊有关，即不使⽤未来的 特征，可以理解为将卷积的位置向前偏移。WaveNet 模型结构如下所⽰：

具体如下可见：

  1. batch_size = 16 
  2.  
  3. #定义训练批次的产生，一次训练16个 
  4.  
  5. def batch_generator(x, y, batch_size=batch_size): 
  6.  
  7. offset = 0 
  8.  
  9. while True: 
  10.  
  11. offset += batch_size 
  12.  
  13. if offset == batch_size or offset >= len(x): 
  14.  
  15. data_index = np.arange(len(x)) 
  16.  
  17. np.random.shuffle(data_index) 
  18.  
  19. x = [x[i] for i in data_index] 
  20.  
  21. y = [y[i] for i in data_index] 
  22.  
  23. offset = batch_size 
  24.  
  25. X_data = x[offset - batch_size: offset] 
  26.  
  27. Y_data = y[offset - batch_size: offset] 
  28.  
  29. X_maxlen = max([X_data[i].shape[0] for i in range(batch_size)]) 
  30.  
  31. Y_maxlen = max([len(Y_data[i]) for i in range(batch_size)]) 
  32.  
  33. X_batch = np.zeros([batch_size, X_maxlen, mfcc_dim]) 
  34.  
  35. Y_batch = np.ones([batch_size, Y_maxlen]) * len(char2id) 
  36.  
  37. X_length = np.zeros([batch_size, 1], dtype='int32') 
  38.  
  39. Y_length = np.zeros([batch_size, 1], dtype='int32') 
  40.  
  41. for i in range(batch_size): 
  42.  
  43. X_length[i, 0] = X_data[i].shape[0] 
  44.  
  45. X_batch[i, :X_length[i, 0], :] = X_data[i] 
  46.  
  47. Y_length[i, 0] = len(Y_data[i]) 
  48.  
  49. Y_batch[i, :Y_length[i, 0]] = [char2id[c] for c in Y_data[i]] 
  50.  
  51. inputs = {'X': X_batch, 'Y': Y_batch, 'X_length': X_length, 'Y_length': Y_length} 
  52.  
  53. outputs = {'ctc': np.zeros([batch_size])} 
  54.  
  55. epochs = 50 
  56.  
  57. num_blocks = 3 
  58.  
  59. filters = 128 
  60.  
  61. X = Input(shape=(None, mfcc_dim,), dtype='float32', name='X') 
  62.  
  63. Y = Input(shape=(None,), dtype='float32', name='Y') 
  64.  
  65. X_length = Input(shape=(1,), dtype='int32', name='X_length') 
  66.  
  67. Y_length = Input(shape=(1,), dtype='int32', name='Y_length') 
  68.  
  69. #卷积1层 
  70.  
  71. def conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate): 
  72.  
  73. return Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='causal', activation=None, 
  74.  
  75. dilation_rate=dilation_rate)(inputs) 
  76.  
  77. #标准化函数 
  78.  
  79. def batchnorm(inputs): 
  80.  
  81. return BatchNormalization(inputs) 
  82.  
  83. #激活层函数 
  84.  
  85. def activation(inputs, activation): 
  86.  
  87. return Activation(activation)(inputs) 
  88.  
  89. #全连接层函数 
  90.  
  91. def res_block(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate): 
  92.  
  93. hf = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'tanh') 
  94.  
  95. hg = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'sigmoid') 
  96.  
  97. h0 = Multiply([hf, hg]) 
  98.  
  99. ha = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh') 
  100.  
  101. hs = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh') 
  102.  
  103. return Add([ha, inputs]), hs 
  104.  
  105. h0 = activation(batchnorm(conv1d(X, filters, 1, 1)), 'tanh') 
  106.  
  107. shortcut =  
  108.  
  109. for i in range(num_blocks): 
  110.  
  111. for r in [1, 2, 4, 8, 16]: 
  112.  
  113. h0, s = res_block(h0, filters, 7, r) 
  114.  
  115. shortcut.append(s) 
  116.  
  117. h1 = activation(Add(shortcut), 'relu') 
  118.  
  119. h1 = activation(batchnorm(conv1d(h1, filters, 1, 1)), 'relu') 
  120.  
  121. #softmax损失函数输出结果 
  122.  
  123. Y_pred = activation(batchnorm(conv1d(h1, len(char2id) + 1, 1, 1)), 'softmax') 
  124.  
  125. sub_model = Model(inputs=X, outputs=Y_pred) 
  126.  
  127. #计算损失函数 
  128.  
  129. def calc_ctc_loss(args): 
  130.  
  131. y, yp, ypl, yl = args 
  132.  
  133. return K.ctc_batch_cost(y, yp, ypl, yl) 

4、模型的训练：
训练的过程如下可见：

 

  1. ctc_loss = Lambda(calc_ctc_loss, output_shape=(1,), name='ctc')([Y, Y_pred, X_length, Y_length]) 
  2.  
  3. #加载模型训练 
  4.  
  5. model = Model(inputs=[X, Y, X_length, Y_length], outputs=ctc_loss) 
  6.  
  7. #建立优化器 
  8.  
  9. optimizer = SGD(lr=0.02, momentum=0.9, nesterov=True, clipnorm=5) 
  10.  
  11. #激活模型开始计算 
  12.  
  13. model.compile(loss={'ctc': lambda ctc_true, ctc_pred: ctc_pred}, optimizer=optimizer) 
  14.  
  15. checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='asr.h5', verbose=0) 
  16.  
  17. lr_decay = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.2, patience=1, min_lr=0.000) 
  18.  
  19. #开始训练 
  20.  
  21. history = model.fit_generator( 
  22.  
  23. generator=batch_generator(X_train, Y_train), 
  24.  
  25. steps_per_epoch=len(X_train) // batch_size, 
  26.  
  27. epochs=epochs, 
  28.  
  29. validation_data=batch_generator(X_test, Y_test), 
  30.  
  31. validation_steps=len(X_test) // batch_size, 
  32.  
  33. callbacks=[checkpointer, lr_decay]) 
  34.  
  35. #保存模型 
  36.  
  37. sub_model.save('asr.h5') 
  38.  
  39. #将字保存在pl=pkl中 
  40.  
  41. with open('dictionary.pkl', 'wb') as fw: 
  42.  
  43. pickle.dump([char2id, id2char, mfcc_mean, mfcc_std], fw) 
  44.  
  45. train_loss = history.history['loss'] 
  46.  
  47. valid_loss = history.history['val_loss'] 
  48.  
  49. plt.plot(np.linspace(1, epochs, epochs), train_loss, label='train') 
  50.  
  51. plt.plot(np.linspace(1, epochs, epochs), valid_loss, label='valid') 
  52.  
  53. plt.legend(loc='upper right') 
  54.  
  55. plt.xlabel('Epoch') 
  56.  
  57. plt.ylabel('Loss') 
  58.  
  59. plt.show 

[[396319]]

测试模型
读取我们语音数据集生成的字典，通过调用模型来对音频特征识别。

代码如下：

  1. wavs = glob.glob('A2_103.wav') 
  2.  
  3. print(wavs) 
  4.  
  5. with open('dictionary.pkl', 'rb') as fr: 
  6.  
  7. [char2id, id2char, mfcc_mean, mfcc_std] = pickle.load(fr) 
  8.  
  9. mfcc_dim = 13 
  10.  
  11. model = load_model('asr.h5') 
  12.  
  13. index = np.random.randint(len(wavs)) 
  14.  
  15. print(wavs[index]) 
  16.  
  17. audio, sr = librosa.load(wavs[index]) 
  18.  
  19. energy = librosa.feature.rmse(audio) 
  20.  
  21. frames = np.nonzero(energy >= np.max(energy) / 5) 
  22.  
  23. indices = librosa.core.frames_to_samples(frames)[1] 
  24.  
  25. audio = audio[indices[0]:indices[-1]] if indices.size else audio[0:0] 
  26.  
  27. X_data = mfcc(audio, sr, numcep=mfcc_dim, nfft=551) 
  28.  
  29. X_data = (X_data - mfcc_mean) / (mfcc_std + 1e-14) 
  30.  
  31. print(X_data.shape) 
  32.  
  33. pred = model.predict(np.expand_dims(X_data, axis=0)) 
  34.  
  35. pred_ids = K.eval(K.ctc_decode(pred, [X_data.shape[0]], greedy=False, beam_width=10, top_paths=1)[0][0]) 
  36.  
  37. pred_ids = pred_ids.flatten.tolist 
  38.  
  39. print(''.join([id2char[i] for i in pred_ids])) 
  40.  
  41. yield (inputs, outputs) 

到这里，我们整体的程序就搭建完成，下面为我们程序的运行结果：

源码地址：

https://pan.baidu.com/s/1tFlZkMJmrMTD05cd_zxmAg

提取码：ndrr

数据集需要自行下载。

 

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标签：人工智能   Python   语音识别
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