Python实现语音识别和语音合成功能

声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。

通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。

案例：画出语音信号的波形和频率分布，（freq.wav数据地址）

# -*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import numpy.fft as nf
import scipy.io.wavfile as wf
import matplotlib.pyplot as plt
sample_rate, sigs = wf.read('../machine_learning_date/freq.wav')
print(sample_rate)   # 8000采样率
print(sigs.shape)  # (3251,)
sigs = sigs / (2 ** 15) # 归一化
times = np.arange(len(sigs)) / sample_rate
freqs = nf.fftfreq(sigs.size, 1 / sample_rate)
ffts = nf.fft(sigs)
pows = np.abs(ffts)
plt.figure('Audio')
plt.subplot(121)
plt.title('Time Domain')
plt.xlabel('Time', fontsize=12)
plt.ylabel('Signal', fontsize=12)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=':')
plt.plot(times, sigs, c='dodgerblue', label='Signal')
plt.legend()
plt.subplot(122)
plt.title('Frequency Domain')
plt.xlabel('Frequency', fontsize=12)
plt.ylabel('Power', fontsize=12)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=':')
plt.plot(freqs[freqs >= 0], pows[freqs >= 0], c='orangered', label='Power')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

语音识别

梅尔频率倒谱系数(MFCC)通过与声音内容密切相关的13个特殊频率所对应的能量分布，可以使用梅尔频率倒谱系数矩阵作为语音识别的特征。基于隐马尔科夫模型进行模式识别，找到测试样本最匹配的声音模型，从而识别语音内容。

MFCC

梅尔频率倒谱系数相关API：

import scipy.io.wavfile as wf
import python_speech_features as sf
sample_rate, sigs = wf.read('../data/freq.wav')
mfcc = sf.mfcc(sigs, sample_rate)

案例：画出MFCC矩阵：

python -m pip install python_speech_features
import scipy.io.wavfile as wf
import python_speech_features as sf
import matplotlib.pyplot as mp
sample_rate, sigs = wf.read(
 '../ml_data/speeches/training/banana/banana01.wav')
mfcc = sf.mfcc(sigs, sample_rate)
mp.matshow(mfcc.T, cmap='gist_rainbow')
mp.show()

隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型相关API：

import hmmlearn.hmm as hl
model = hl.GaussianHMM(n_components=4, covariance_type='diag', n_iter=1000)
# n_components: 用几个高斯分布函数拟合样本数据
# covariance_type: 相关矩阵的辅对角线进行相关性比较
# n_iter: 最大迭代上限
model.fit(mfccs) # 使用模型匹配测试mfcc矩阵的分值 score = model.score(test_mfccs)

案例：训练training文件夹下的音频，对testing文件夹下的音频文件做分类

1、读取training文件夹中的训练音频样本，每个音频对应一个mfcc矩阵，每个mfcc都有一个类别（apple）。

2、把所有类别为apple的mfcc合并在一起，形成训练集。

| mfcc |    |
| mfcc | apple |
| mfcc |    |
.....
由上述训练集样本可以训练一个用于匹配apple的HMM。

3、训练7个HMM分别对应每个水果类别。 保存在列表中。

4、读取testing文件夹中的测试样本，整理测试样本

| mfcc | apple |
| mfcc | lime   |

5、针对每一个测试样本：

1、分别使用7个HMM模型，对测试样本计算score得分。

2、取7个模型中得分最高的模型所属类别作为预测类别。

import os
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wf
import python_speech_features as sf
import hmmlearn.hmm as hl

#1. 读取training文件夹中的训练音频样本，每个音频对应一个mfcc矩阵，每个mfcc都有一个类别（apple）。
def search_file(directory):
 # 使传过来的directory匹配当前操作系统
 # {'apple':[url, url, url ... ], 'banana':[...]}  
 directory = os.path.normpath(directory)
 objects = {}
 # curdir：当前目录
 # subdirs: 当前目录下的所有子目录
 # files: 当前目录下的所有文件名
 for curdir, subdirs, files in os.walk(directory):
   for file in files:
     if file.endswith('.wav'):
       label = curdir.split(os.path.sep)[-1]
       if label not in objects:
         objects[label] = []
       # 把路径添加到label对应的列表中
       path = os.path.join(curdir, file)
       objects[label].append(path)
 return objects

#读取训练集数据
train_samples = \
 search_file('../ml_data/speeches/training')

'''

2. 把所有类别为apple的mfcc合并在一起，形成训练集。

| mfcc |    |
 | mfcc | apple |
 | mfcc |    |
 .....
 由上述训练集样本可以训练一个用于匹配apple的HMM。
'''
train_x, train_y = [], []
# 遍历7次 apple/banana/...
for label, filenames in train_samples.items():
 mfccs = np.array([])
 for filename in filenames:
   sample_rate, sigs = wf.read(filename)
   mfcc = sf.mfcc(sigs, sample_rate)
   if len(mfccs)==0:
     mfccs = mfcc
   else:
     mfccs = np.append(mfccs, mfcc, axis=0)
 train_x.append(mfccs)
 train_y.append(label)
'''
训练集:
 train_x train_y
 ----------------
 | mfcc |    |
 | mfcc | apple |
 | mfcc |    |
 ----------------
 | mfcc |    |
 | mfcc | banana |
 | mfcc |    |
 -----------------
 | mfcc |    |
 | mfcc | lime  |
 | mfcc |    |
 -----------------
'''
# {'apple':object, 'banana':object ...}
models = {}
for mfccs, label in zip(train_x, train_y):
 model = hl.GaussianHMM(n_components=4,
   covariance_type='diag', n_iter=1000)
 models[label] = model.fit(mfccs)
'''

4. 读取testing文件夹中的测试样本，针对每一个测试样本：

   1. 分别使用7个HMM模型，对测试样本计算score得分。

   2. 取7个模型中得分最高的模型所属类别作为预测类别。

'''
#读取测试集数据
test_samples = \
 search_file('../ml_data/speeches/testing')

test_x, test_y = [], []
for label, filenames in test_samples.items():
 mfccs = np.array([])
 for filename in filenames:
   sample_rate, sigs = wf.read(filename)
   mfcc = sf.mfcc(sigs, sample_rate)
   if len(mfccs)==0:
     mfccs = mfcc
   else:
     mfccs = np.append(mfccs, mfcc, axis=0)
 test_x.append(mfccs)
 test_y.append(label)

'''测试集：
 test_x test_y
 -----------------
 | mfcc | apple |
 -----------------
 | mfcc | banana |
 -----------------
 | mfcc | lime  |
 -----------------
'''
pred_test_y = []
for mfccs in test_x:
# 判断mfccs与哪一个HMM模型更加匹配
best_score, best_label = None, None
for label, model in models.items():
score = model.score(mfccs)
if (best_score is None) or (best_score<score):
best_score = score
best_label = label
pred_test_y.append(best_label)

print(test_y)
print(pred_test_y)

声音合成

根据需求获取某个声音的模型频域数据，根据业务需要可以修改模型数据，逆向生成时域数据，完成声音的合成。

案例：

import json
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wf
with open('../data/12.json', 'r') as f:
 freqs = json.loads(f.read())
tones = [
 ('G5', 1.5),
 ('A5', 0.5),
 ('G5', 1.5),
 ('E5', 0.5),
 ('D5', 0.5),
 ('E5', 0.25),
 ('D5', 0.25),
 ('C5', 0.5),
 ('A4', 0.5),
 ('C5', 0.75)]
sample_rate = 44100
music = np.empty(shape=1)
for tone, duration in tones:
 times = np.linspace(0, duration, duration * sample_rate)
 sound = np.sin(2 * np.pi * freqs[tone] * times)
 music = np.append(music, sound)
music *= 2 ** 15
music = music.astype(np.int16)
wf.write('../data/music.wav', sample_rate, music)

总结

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来源：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11415110.html