机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型_声音信号转图像处理

一、简述

        语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：

        1. 音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。

        2. 预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。

        3. 特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。

        4. 模型训练：在特征提取完毕后，将这些特征提供给机器学习的算法进行模型训练，并根据标注的数据对语音信号进行分类，从而标记语音及其对应的文字。

        5. 识别过程：对新的音频数据进行特征提取，然后输入到训练好的模型中，并进行计算，识别出其中的语音。

        6. 后处理：对识别结果进行后处理，通过调整临近字符、使用语法树等方式进行纠错，提高转换成文本的准确率。

        总体来说，语音识别技术的原理主要包括音频录制、预处理、特征提取、模型训练、识别过程和后处理等步骤。其中，预处理和后处理环节对语音识别的准确性有很大的影响，特征提取和的模型训练是关键的技术环节。

        这里介绍如何使用 TensorFlow 进行音频分类。 可通过多种方法生成音频分类模型。 可以使用波形文件的波形标记部分，甚至可以对光谱图图像然后使用计算机视觉。 这里将详细讲解如何理解音频数据（从模拟到数字表示形式），然后对光谱图使用计算机视觉生成模型。 通过将音频转换为图像表示形式，然后使用计算机视觉对所说的话进行分类！ 我们将构建一个简单的模型