基于Python实现的GMM算法的语音数字识别 设计报告+设计源码

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基于Python实现的GMM算法的语音数字识别目录1 任务描述 12 实验环境 13 实验方案 13.1 MFCC 特征提取 13.2 GMM 分类 23.3 GMM 实现 34 运行手册 55 实验结果及运行截图 61任务描述基于数字语音数据集，编写代码，使用 GMM 算法完成语音识别，对输入的一段音频进行分类，输出语音中的数字，如“2”、“10”。2实验环境操作系统使用 MacOS，Python=3.6，python-speech-features=0.6，pyaudio， scikit-learn=0.18.1。3实验方案3.1MFCC 特征提取我们使用课程提供的英文数据集，包括数字 0-9 共 150 个 wav 格式的音频文件。我们使用 Python 的 wav 包读取 wav 文件，使用 python-speech-features 获得每条音频数据的 13 维 MFCC 特征。我们在本实验中对加入一阶导与二阶导的 39 维特征同样进行了实验，但识别结果不如 13 维 MFCC 特征。我们分析原因很可能为训练数据过少导致数据的过拟合。具体来说，MFCC 特征提取算法首先进行预加重，然后对语音文件进行分帧，加窗，然后进行快速傅里叶变换，将它转换为频域上的能量分布来观察；将能量谱通过一组 Mel 尺度的三角形滤波器组，对频谱进行平滑化，并消除谐波的作用，突显原先语音的共振峰；计算每个滤波器输出的对数能量，经离散余弦变换（DCT）得到 MFCC 系数；然后计算对数能量；最后提取动态差分参数。