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基于DNN神经网络的简单语音唤醒

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基于DNN神经网络的简单语音唤醒

关键词:“hello,小瓜”

运行要求:

  1. 安装编译好htk工具并添加到环境变量。关于HTK的安装以及使用可以参考 语音识别工具箱之HTK安装与使用

  2. 安装好matlab2016b,并确保python可以调用它。

  3. python3.5环境,安装好tensorflow。

流程:

  1. 程序会录制四段音频,每段三秒,存在wav文件夹下。
  2. HCopy函数会提取文件FBANK特征值,存在feature文件夹下。
  3. 使用Python调用matlab模块(MATLAB中提供了供python调用的模块,这也是为什么要安装MATLAB的原因)读取.fbank文件并扩展,存在feature-translated文件夹下。
  4. 最后网络从feature-translated文件夹下的文档中读取文件。

部分细节

  • 在特征提取后进行了一个拼帧的操作,由于“hello”和“小瓜”这两个词都会持续一段时间,由于一帧的时间太短,所以采用拼帧操作是时间延长。对于每一帧向前取30帧向后取10帧(对于前面的补足30帧和后面不足10帧的进行补零操作),将这41帧作为一组数据喂入神经网络。
  • 在神经网络网络方面,选用的是两层的全连接神经网络,隐藏层的节点个数为128
  • config.cfg和wav.scp为HTK提取特征时所需要的特征文件。关于HTK提的介绍可以观看HTK官网
  • 文件名为2.*的几个文件为tensorflow的文件,用于记录已经训练好的网络的权重、偏差、变量等信息。

不足之处

唤醒的延迟过长,主要是由于多次存取以及调用matlab,消耗的时间会有些长。

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