python+keras实现语音识别_基于keras语音识别技术python

市面上语音识别技术原理已经有很多很多了，然而很多程序员兄弟们想研究的时候却看的头大，一堆的什么转mfcc，然后获取音素啥的，对于非专业音频研究者或非科班出生的程序员来说，完全跟天书一样。

最近在研究相关的实现，并且学习了keras和tensorflow等。用keras做了几个项目之后，开始着手研究语音识别的功能，在网上下载了一下语音的训练文件，已上传到了百度云盘：https://pan.baidu.com/s/1Au85kI_oeDjode2hWumUvQ
目录如下，文件夹名就是里面的语音的标签，语音由很多不同年龄性别的人发音收集而来

拿到一个语音文件之后需要先转mfcc，这个操作很简单，不需要什么高深的内功。用python写一段函数专门用来获取语音文件的fmcc值。

def get_wav_mfcc(wav_path):
    f = wave.open(wav_path,'rb')
    params = f.getparams()
    # print("params:",params)
    nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
    strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式
    waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为int
    waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化
    waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels]).T
    f.close()

    ### 对音频数据进行长度大小的切割，保证每一个的长度都是一样的
    #【因为训练文件全部是1秒钟长度，16000帧的，所以这里需要把每个语音文件的长度处理成一样的】
    data = list(np.array(waveData[0]))
    # print(len(data))
    while len(data)>16000:
        del data[len(waveData[0])-1]
        del data[0]
    # print(len(data))
    while len(data)<16000:
        data.append(0)
   
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