二、Python开发语音识别

二、Python开发语音识别
（一）复数

complex(2, 3)
# (2+3j)
# 傅里叶变换中会用到复数

# 复数内置的访问器
z = 2 + 3j
z.real
# 2.0
z.imag
# 3.0
z.conjugate()
# 2 - 3j

# 内置函数abs()和pow()支持复数
abs(3 + 4j)
# 5.0
pow(3 + 4j, 2)
# (-7 + 24j)

# 标准模块cmath具有处理复数的更多功能
import cmath
cmath.sin(2 + 3j)

（二）包->模块->函数
import语句可导入一个.py文件中定义的函数。
模块(Module)：该.py文件。
包：模块的命名空间。
（三）函数
（1）python脚本执行方式：自上而下。
（2）__ name__属性（Python文件/脚本（模块）内部属性）：
直接运行模块a时：__ name__ == “__ main__”;
导入模块a到模块b，运行b时：a的__name__ == “a”(模块本身的名字)。
（四）读写文件

# 读json格式的文件
import json
data = json.load(open('my_file.json', 'r'))

（五）命令行参数

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='format acronyms from a._b._c. to a b c')
parser.add_argument('-i', '--input', help='Input ctm file', required=True)
parser.add_argument('-o', '--output', help='Output ctm file', required=True)
args = parser.parse_args()fin = open(args.input, "r")
fout = opne(args.output, "w")

（六）数据库

# 使用sqlite3模块在内存中创建一个SQLite数据库
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:') # 连接数据库
print("成功打开数据库")
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE results(exp text, dataset text, lm text, lm_w int, wer float, ser float'''))

# 从前面创建的results表中获取并显示记录
c.execute("SELECT * FROM results ORDER BY exp, dataset, lm, lm_w")
d = c.fetchall()
t = Table(data=d, colnames=['exp', 'set', 'lm', 'LMW', 'WER', 'SER'])
print('%s\n=================================' % str(t))

（七）日志记录

import logging
......
# 后面用到自行百度

（八）异常处理

import errno
......
try:
......
except OSError as e:
......
# 后面用到自行百度

（九）语音活动检测

语音活动检测/语音检测（Voice Activity Detection, VAD）:检测是否存在人类语音的一种语音处理技术。
声学特征提取

声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好地代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。
声音特征提取方法：
梅尔频率倒谱系数（MFCC）;
线性预测倒谱系数（LPCC）；
多分辨率耳蜗图（Multi-Resolution CochleaGram, MRCG）

基于MRCG的分类器：
自适应上下文关注模型（ACAM）;
增强的深度神经网络（bDNN）;
深度神经网络（DNN）;
长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）.
（十）使用numpy
使用numpy可以加载.npy格式的数据，然后使用matplotlib显示图像

import numpy as np
c = np.load("F:/book/examples.npy")
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(c[0], cmap=plt.cm.gray)
plt.show()

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