深度学习项目三：自动语音识别---采用的是WAVENet网络结构（含数据和所需源码）并讲了空洞卷积+一维卷积

水深无声 2022-04-24 10:42 305阅读 0赞

# 自动语音识别 #

**目录**

自动语音识别

介绍几个前导知识：

了解数据集

代码实现+讲解

--------------------

**首先我们看一下WaveNet的网络结构：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

我大概描述一下这个网络的结构： 首先输入数据，这里我们输入的是音频的mfcc特征（不懂没关系，等会说） ， 接着进行一个一维的空洞卷积，然后进入到残差块中，残差块是这样的结构：将进来的数据再进行一次空洞卷积，分两路，一路是用tanh()做激活函数，一路是用sigmoid做激活函数，最后又将两路合并，合并完成后，我们在经过一个一维的空洞卷积，这里得到的输出，我们又会进行两路处理，一路是进入下一次的残差块，一路是往右边发展，经过一个relu激活，一个一维空洞卷积，一个relu，一个一维空洞卷积，再接着softmax ，最后得到输出。。说道这里，大概好多人都有点晕。不要紧，接着往下看。一步一步解开谜团。

### 介绍几个前导知识： ###

**概念一：空洞卷积是什么？**

很可惜，csdn放不了动图。。。。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

如上图，这是一个二维的3x3的空洞卷积（这里只看深蓝色的框） ，深蓝色和深蓝色框之间间隔了一个浅蓝色的框，这个浅蓝色的框就是空出来的，空洞的名字就是从这里来的，也就是卷积的时候，卷积的范围变大了，但是对于部分像素，我们不参与计算（这个图中就是5x5格子中浅蓝色的那些） 。 这里你可以把这个空洞卷积想象成咱们的正常卷积，如果是正常的卷积，这个卷积核就是5x5的。只不顾部分权重是零而已。  水平有限，只能说道这里。。

**概念二：一维卷积**

我们在图像处理中经常采用的都是二维卷积，对于一维卷积感觉好默认。下面就简要的说明一下

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

假设我们有一个待卷积序列（左边） 。 有一个1x5的卷积核。 如果我们的步长为1，则卷积的过程是：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

### 了解数据集 ###

数据源：[下载数据集][Link 1]    这里如果下载不来，可以评论练习我

首先我们先了解数据：    .wav文件是音频， .wav.trn是音频所对应的文本文件。。总共有13388条数据

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

### 代码实现+讲解 ###

**1：加载所需的模块：**

from keras.models import Model
    from keras.layers import Input, Activation, Conv1D, Lambda, Add, Multiply, BatchNormalization
    from keras.optimizers import Adam, SGD
    from keras import backend as K
    from keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
    import random
    import pickle
    import glob
    from tqdm import tqdm
    from python_speech_features import mfcc
    import scipy.io.wavfile as wav
    import librosa
    from IPython.display import Audio

**2：读取文本文件，去掉一些换行符号等。。最后将每个文本中的中文保存到texts列表中，接着将每个音频的路径保存到paths中。见下面代码。注意看注释**

# 读取语音所对应的文本数据
    text_paths = glob.glob('data/*.trn')
    total = len(text_paths)   # 统计文本的个数
    print(total)
    
    with open(text_paths[0], 'r', encoding='utf8') as fr:
        lines = fr.readlines()
        print(lines)    # 查看第一条文本的内容
    
    
    # 提取文本标注和语音文件路径，保留中文并去掉空格
    texts = []   # 放置文本
    paths = []   # 存的是每个对应音频的路径
    for path in text_paths:
        with open(path, 'r', encoding='utf8') as fr:
            lines = fr.readlines()
            line = lines[0].strip('\n').replace(' ', '')   # 因为我们原始数据中还包含有拼音，我们要将其去除掉
            texts.append(line)
            paths.append(path.rstrip('.trn'))   # 去掉.trn就是音频文件
    
    print(paths[0], texts[0])   # 文本所在路径 以及所对应的文本

**3：处理音频文件， 首先我们删除音频开始和结束部分中的静音部分。然后将计算各个音频所对应的的mfcc特征。这里mfcc你就可以理解为是一段很短音频的数字描述。 **

# MFCC特征保留13维，定义加载语音文件并去掉两端静音的函数, 以及可视化语音文件的函数
    mfcc_dim = 13
    
    
    def load_and_trim(path):
        # 去掉两端的静音
        audio, sr = librosa.load(path)   # 加载音频
        energy = librosa.feature.rmse(audio)   # 计算能量
        frames = np.nonzero(energy >= np.max(energy) / 5)   # 如果能量大则保留 说明这段不是两端的静音
        indices = librosa.core.frames_to_samples(frames)[1]
        audio = audio[indices[0]:indices[-1]] if indices.size else audio[0:0]
    
        return audio, sr    # 去掉两端静音的音频和采样频率
    
    
    def visualize(index):
        # 可视化
        path = paths[index]  # 获取某个音频
        text = texts[index]  # 获得所对应的文字
        print('Audio Text:', text)
    
        audio, sr = load_and_trim(path)
        plt.figure(figsize=(12, 3))
        plt.plot(np.arange(len(audio)), audio)
        plt.title('Raw Audio Signal')
        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Audio Amplitude')  # 音频高度
        plt.show()
    
        feature = mfcc(audio, sr, numcep=mfcc_dim, nfft=551)   # 计算mfcc特征
        print('Shape of MFCC:', feature.shape)
    
        fig = plt.figure(figsize=(12, 5))
        ax = fig.add_subplot(111)
        im = ax.imshow(feature, cmap=plt.cm.jet, aspect='auto')
        plt.title('Normalized MFCC')
        plt.ylabel('Time')
        plt.xlabel('MFCC Coefficient')
        plt.colorbar(im, cax=make_axes_locatable(ax).append_axes('right', size='5%', pad=0.05))
        ax.set_xticks(np.arange(0, 13, 2), minor=False);
        plt.show()
    
        return path
    
    
    Audio(visualize(0))   # 只是用ipython时，让其显示在notebook中，不想在ipython中显示，直接visualize(0)就行了，我们只看一下第一节音频的特征
    
    
    # 获取全部语音文件对应的MFCC特征
    features = []    # 存取所有音频的mfcc特征
    for i in tqdm(range(total)):
        path = paths[i]
        audio, sr = load_and_trim(path)    # 加载全部的语音
        features.append(mfcc(audio, sr, numcep=mfcc_dim, nfft=551))  # nfft每个多少采一下
        # 记住，这里的features是 [ []    ]
    print(len(features), features[0].shape)  # 输出13388, (444, 13)
    # 也就是说有13388段音频，，  (444, 13) 代表的是将第一段音频被分为444个小段，每个小段有13个mfcc特征

这里我多啰嗦一句，我们数据集中一段音频可以切分成好多段短的音频，所以一段音频最后结构就变成了：\[切分的段数， 13维特征\]

** 4：我们对mfcc特征进行归一化， 并将音频所对应的文字与数字进行映射，因为电脑不认识汉字，只认识数字**

# 将MFCC特征进行归一化
    samples = random.sample(features, 100)  # 这里是随机选了100段音频，将它们拼接起来，求均值，和方差。
    samples = np.vstack(samples)
    
    mfcc_mean = np.mean(samples, axis=0)
    mfcc_std = np.std(samples, axis=0)
    print(mfcc_mean)
    print(mfcc_std)
    
    # 运用上面的均值和方差对整体音频进行处理
    features = [(feature - mfcc_mean) / (mfcc_std + 1e-14) for feature in features]
    
    
    # 建立字典,共2883个不同的字
    chars = {}
    for text in texts:
        for c in text:
            chars[c] = chars.get(c, 0) + 1
    
    chars = sorted(chars.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    chars = [char[0] for char in chars]
    print(len(chars), chars[:100])   # 输出2883  则有2993个汉字
    
    char2id = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
    id2char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}

**5： 准备输入数据和输出数据（标签，也就是对应的汉字）,我们在模型训练的时候，采用generator函数生成批数据往模型中送，**代码如下：

# total是所有音频的个数，也可以说是所有文本的条数。
    # 划分训练数据和测试数据 定义产生批数据的函数
    data_index = np.arange(total)
    np.random.shuffle(data_index)   # 将索引打乱
    train_size = int(0.9 * total)   # 训练数据占90%
    test_size = total - train_size
    train_index = data_index[:train_size]   # 切分出来训练数据的索引
    test_index = data_index[train_size:]   # 切分出来测试数据的索引
    
    X_train = [features[i] for i in train_index]   # 取出训练音频的mfcc特征
    Y_train = [texts[i] for i in train_index]    # 取出训练的标签，也就是所对应的文本
    X_test = [features[i] for i in test_index]   # 同理 取测试
    Y_test = [texts[i] for i in test_index]   # 同理 取测试
    
    batch_size = 16
    
    
    def batch_generator(x, y, batch_size=batch_size):
        # 主要是产生批数据
        offset = 0
        while True:
            offset += batch_size
    
            if offset == batch_size or offset >= len(x):    # 当偏移量大于x的长度时，将序号进行打乱。再进行训练
                data_index = np.arange(len(x))
                np.random.shuffle(data_index)
                x = [x[i] for i in data_index]   # [ [[13维],[13维],[13维],[13维],[13维]...], [], []...]
                y = [y[i] for i in data_index]   # [ [              汉字                  ], [], []...]
                offset = batch_size
    
            X_data = x[offset - batch_size: offset]     # 取出一批语音所对应的mfcc值
            Y_data = y[offset - batch_size: offset]     # 取出语音所对应的汉字
    
            X_maxlen = max([X_data[i].shape[0] for i in range(batch_size)])   # 不同的语音段切分多少段不一定。这里获取切分最长的长度
            Y_maxlen = max([len(Y_data[i]) for i in range(batch_size)])    # 语音对应的汉字也是不固定的，这里获取汉字最多的长度
    
            X_batch = np.zeros([batch_size, X_maxlen, mfcc_dim])       # 输入的维度
            Y_batch = np.ones([batch_size, Y_maxlen]) * len(char2id)   # 输出的维度
            X_length = np.zeros([batch_size, 1], dtype='int32')     # 输入的批量数  这是为了算ctc损失所需要的
            Y_length = np.zeros([batch_size, 1], dtype='int32')     # 输出的批量数  这是为了算ctc损失所需要的
    
            for i in range(batch_size):
                X_length[i, 0] = X_data[i].shape[0]    # 将每一条语音切分的长度复制给X_length   这里再强调一下，这只是为了算ctc损失
                X_batch[i, :X_length[i, 0], :] = X_data[i]   # 将每条数据放入到X_batch  这是我们最终构造的输入
    
                Y_length[i, 0] = len(Y_data[i])   # 将每条语音所对应的汉字所具有的长度复制为Y_length 这里再强调一下，这只是为了算ctc损失
                Y_batch[i, :Y_length[i, 0]] = [char2id[c] for c in Y_data[i]]   # 将每条汉字转为id  放进Y_batch  这是我们最终构造的标签
    
            inputs = {'X': X_batch, 'Y': Y_batch, 'X_length': X_length, 'Y_length': Y_length}
            outputs = {'ctc': np.zeros([batch_size])}   # ctc损失
    
            yield (inputs, outputs)

**6：定义wavenet网络。这里对应着最前面的那个图看**

# 定义训练参数和模型结构并开始训练
    epochs = 50
    num_blocks = 3
    filters = 128    # 128个卷积核
    
    X = Input(shape=(None, mfcc_dim,), dtype='float32', name='X')   # 输入的音频的那个
    Y = Input(shape=(None,), dtype='float32', name='Y')   # 输入的是所对应的汉字
    X_length = Input(shape=(1,), dtype='int32', name='X_length')
    Y_length = Input(shape=(1,), dtype='int32', name='Y_length')
    
    
    def conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate):
        # causal指定是因果空洞卷积   dilation_rate指的空洞数
        return Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='causal', activation=None,
                      dilation_rate=dilation_rate)(inputs)
    
    
    def batchnorm(inputs):
        return BatchNormalization()(inputs)
    
    
    def activation(inputs, activation):
        return Activation(activation)(inputs)
    
    
    def res_block(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate):
        hf = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'tanh')
        hg = activation(batchnorm(conv1d(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate)), 'sigmoid')
        h0 = Multiply()([hf, hg])
    
        ha = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh')
        hs = activation(batchnorm(conv1d(h0, filters, 1, 1)), 'tanh')
    
        return Add()([ha, inputs]), hs
    
    
    h0 = activation(batchnorm(conv1d(X, filters, 1, 1)), 'tanh')
    shortcut = []
    for i in range(num_blocks):
        for r in [1, 2, 4, 8, 16]:
            h0, s = res_block(h0, filters, 7, r)
            shortcut.append(s)
    
    h1 = activation(Add()(shortcut), 'relu')
    h1 = activation(batchnorm(conv1d(h1, filters, 1, 1)), 'relu')
    Y_pred = activation(batchnorm(conv1d(h1, len(char2id) + 1, 1, 1)), 'softmax')
    sub_model = Model(inputs=X, outputs=Y_pred)

**7：定义损失函数，并进行模型的训练。注意这里的损失使用的ctc损失。这就是我们前面为什么要传x\_length， y\_length原因**

def calc_ctc_loss(args):
        y, yp, ypl, yl = args
        return K.ctc_batch_cost(y, yp, ypl, yl)
    
    
    ctc_loss = Lambda(calc_ctc_loss, output_shape=(1,), name='ctc')([Y, Y_pred, X_length, Y_length])
    model = Model(inputs=[X, Y, X_length, Y_length], outputs=ctc_loss)
    optimizer = SGD(lr=0.02, momentum=0.9, nesterov=True, clipnorm=5)
    model.compile(loss={'ctc': lambda ctc_true, ctc_pred: ctc_pred}, optimizer=optimizer)
    
    checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='asr.h5', verbose=0)
    lr_decay = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.2, patience=1, min_lr=0.000)
    
    history = model.fit_generator(
        generator=batch_generator(X_train, Y_train),
        steps_per_epoch=len(X_train) // batch_size,
        epochs=epochs,
        validation_data=batch_generator(X_test, Y_test),
        validation_steps=len(X_test) // batch_size,
        callbacks=[checkpointer, lr_decay])
    
    
    # 保存模型和字典
    sub_model.save('asr.h5')
    with open('dictionary.pkl', 'wb') as fw:
        pickle.dump([char2id, id2char, mfcc_mean, mfcc_std], fw)

最终的损失：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

训练集的损失已经降到非常低了，但是测试集损失还在45左右。。最终就维持在这个状态。这是因为我们的训练数据太小的缘故。。

** 模型训练就到这里，我们调用一下模型，随机选取一段语音进行测试：**

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    from keras.models import load_model
    from keras import backend as K
    import numpy as np
    import librosa
    from python_speech_features import mfcc
    import pickle
    import glob
    
    wavs = glob.glob('data/*.wav')
    with open('dictionary.pkl', 'rb') as fr:
        [char2id, id2char, mfcc_mean, mfcc_std] = pickle.load(fr)
    
    mfcc_dim = 13
    model = load_model('asr.h5')
    
    index = np.random.randint(len(wavs))
    print(wavs[index])
    
    audio, sr = librosa.load(wavs[index])
    energy = librosa.feature.rmse(audio)
    frames = np.nonzero(energy >= np.max(energy) / 5)
    indices = librosa.core.frames_to_samples(frames)[1]
    audio = audio[indices[0]:indices[-1]] if indices.size else audio[0:0]
    X_data = mfcc(audio, sr, numcep=mfcc_dim, nfft=551)
    X_data = (X_data - mfcc_mean) / (mfcc_std + 1e-14)
    print(X_data.shape)
    
    with open(wavs[index] + '.trn', 'r', encoding='utf8') as fr:
        label = fr.readlines()[0]
        print(label)
    
    pred = model.predict(np.expand_dims(X_data, axis=0))
    pred_ids = K.eval(K.ctc_decode(pred, [X_data.shape[0]], greedy=False, beam_width=10, top_paths=1)[0][0])
    pred_ids = pred_ids.flatten().tolist()
    print(''.join([id2char[i] for i in pred_ids]))

**最终输出结果：**

![20190423203822535.png][]

准确率很高，这是一条训练数据，所以拟合的比较好，因为我们训练集的损失已将快降到零了。。如果抽到测试集，就不一定这么好了。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220216/13861062ce1d4289bedd2e022510383c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190423195449439.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190423195501234.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220216/fbfddd34a3e747cdb91d23ed4d2b49f6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220216/a2aecfc96dd04354a725366317ea43ca.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220216/664fcf1d0b214c85a623d770ce154466.png
[Link 1]: http://www.openslr.org/18/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220216/f60b7f923b74403fa0efeb4154be54ea.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220216/791101c41d2f4c74931d2255feb228d5.png
[20190423203822535.png]: /images/20220216/55c66d528a7e423b9490ebe42e90c741.png