Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别

本文主要是介绍Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别

1、实现步骤

借助深度学习库 TensorFlow/Keras 来构建模型

1.对标签进行编码，将文本标签转换为整数标签。

2.对 MFCC 特征数据进行填充或截断，使其长度一致，以便于输入到 RNN 模型中

3.如果是二维数据需要转成三维：

SimpleRNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
此处整个数据集送入，送入样本数为len(x_train)；输入1个样本出结果，循环核时间展开步数为1; 
表示为有max_column个输入特征，每个时间步输入特征个数为max_column

4.创建一个简单的 RNN 模型，其中包括一个 SimpleRNN 层和一个全连接层

5.编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标

6.增加validation_data参数作为验证集，添加早停止机制，训练时打乱序列顺序

7.使用训练集进行模型训练，并评估模型在测试集上的性能

2、示例代码

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras

这篇关于Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---