语音识别数据采集技巧（语音识别的流程）

利用python和麦克风进行语音数据采集的流程?

语音合成的测试前期工作主要放在前端文本分析上，用python中的Snownlp及pypinyin将文本进行分分词及注音后输出注音及音调，服务端的前端模块输出注音及音调，将脚本输出的结果和服务端输出的结果做对比。

要运行我们代码的语音识别库，我们首先需要安装语音识别，然后还必须安装PyAudio。

提取特征在先前的文章中写了详细的做法：使用python_speech_features提取音频文件特征将标签中的拼音转换成数字，例：a1为0，a2为1，以此类推。

1、语音识别的第一步就是语音特征提取，语音信号是在人体中肺喉声道等器官构成的语音产生系统中产生的，它是一个高度不平稳的信号，它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化，但是在足够短的时间内，其频谱特征相当平稳。

2、动态时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。

3、在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。

4、语音识别模板（template）匹配法在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。

5、首先语音需要被分解成一系列“帧”，每10毫秒一帧，然后对于每一帧，提取39个数字来表征该段语音，这39个数字称之为“特征向量”。如何从音频的每帧中提取数字是个广泛研究的话题，一种简单的方式就是由声谱衍生出来。

6、语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。

1、Rokid，在原理在实质上没有几差别：就是语音输入后，停止特征提取，将提取的特征值放进模型库里，再不时地停止锻炼和匹配，最终解码得到结果。

2、语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

3、简单应用原理通常语音识别有两种工作模式，唤醒模式和识别模式。所谓唤醒模式，即应用处于待唤醒状态，此种状态引擎会一直在后台录音，用于判别是否有【唤醒词】，如果识别到唤醒词，即转为识别模式。

语音识别技术，目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

声音其实是由物体振动产生，并能向四周传播的一种空气波动。听觉产生分两个阶段，第一阶段叫声音的传导过程。参与声音传导的结构有外耳、中耳和内耳的耳蜗。

它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。

它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。其中特征提取是指从语音信号中提取具有语音识别意义的信息，这些信息可以是声谱图、倒谱图等。