tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别 及 python音频处理库

tensorflow 语音识别

最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。

python中关于语音处理的库

• scipy.io.wavfile
• python_speech_features
• 读取wav文件

import scipy.io.wavfile as wav
fs, audio = wav.read(file_name)

• 对读取的音频信息求MFCC（Mel频率倒谱系数）

from python_speech_features import mfcc
from python_speech_features import delta
#求MFCC
processed_audio = mfcc(audio, samplerate=fs)
#求差分（一阶，二阶）
delta1 = delta(processed_audio, 1)
delta2 = delta(processed_audio, 2)

pydub

github 项目地址 有了这个库,做音频的数据增强就容易多了.关于使用方法可以阅读 github上的文档,这里只对raw_data做一些说明.

raw_audio_data = sound.raw_data 

raw_audio_data 中包含的是 音频数据的bytestring,但是如果我们想对音频数据做MFCC,那么我们应该怎么办呢?

audio = np.fromstring(raw_audio_data, dtype=np.int16)
#此时audio是一个一维的ndarray,如果音频是双声道,
#我们只需要对其进行reshape就可以了
audio = np.reshape(audio, [-1, 2]) 

# 然后就可以使用python_speech_features做进一步操作了

tensorflow中做语音识别会碰到的API

这个部分包括了SparseTensor, sparse_tensor_to_dense,edit_distance。

SparseTensor(indices, values, dense_shape)

• indices: 一个2D的 int64 Tensor,shape为(N, ndims),指定了sparse tensor中的索引, 例如: indices=[[1,3], [2,4]]说明,dense tensor中对应索引为[1,3], [2,4]位置的元素的值不为0.
• values: 一个1D tensor,shape为(N)用来指定索引处的值. For example, given indices=[[1,3], [2,4]], the parameter values=[18, 3.6] specifies that element [1,3] of the sparse tensor has a value of 18, and element [2,4] of the tensor has a value of 3.6.
• dense_shape: 一个1D的int64 tensor,形状为ndims,指定dense tensor的形状.

相对应的有一个tf.sparse_placeholder,如果给这个sparse_placeholder喂数据呢?

sp = tf.sparse_placeholder(tf.int32)

with tf.Session() as sess:
  #就这么喂就可以了
  feed_dict = {sp:(indices, values, dense_shape)}

tensorflow中目前没有API提供denseTensor->SparseTensor转换

tf.sparse_tensor_to_dense(sp_input, default_value=0, validate_indices=True, name=None)

把一个SparseTensor转化为DenseTensor.

• sp_input: 一个SparceTensor.
• default_value:没有指定索引的对应的默认值.默认为0.
• validate_indices: 布尔值.如果为True的话,将会检查sp_input的indices的lexicographic order和是否有重复.
• name: 返回tensor的名字前缀.可选.

tf.edit_distance(hypothesis, truth, normalize=True, name=’edit_distance’)

计算序列之间的Levenshtein 距离

• hypothesis: SparseTensor,包含序列的假设.
• truth: SparseTensor, 包含真实序列.
• normalize: 布尔值,如果值True的话,求出来的Levenshtein距离除以真实序列的长度. 默认为True
• name: operation 的名字,可选.

返回值: 返回值是一个R-1维的DenseTensor.包含着每个Sequence的Levenshtein 距离.

SparseTensor所对应的DenseTensor是一个多维的Tensor,最后一维看作序列.

CTCloss

现在用深度学习做语音识别，基本都会在最后一层用CTCloss，这个loss自己实现起来还是有点费劲，不过，幸运的是，tensorflow中已经有现成的API了，我们只需调用即可。

tf.nn.ctc_loss(labels, inputs, sequence_length, preprocess_collapse_repeated=False, ctc_merge_repeated=True)

此函数用来计算ctc loss.

• labels:是一个int32的SparseTensor, labels.indices[i, :] == [b, t] 表示 labels.values[i] 保存着(batch b, time t)的 id.
• inputs:一个3D Tensor (max_time * batch_size * num_classes).保存着 logits.(通常是RNN接上一个线性神经元的输出)
• sequence_length: 1-D int32 向量, size为 [batch_size]. 序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的.
• preprocess_collapse_repeated:设置为True的话,tensorflow会对输入的labels进行预处理,连续重复的会被合成一个.
• ctc_merge_repeated: 连续重复的是否被合成一个

返回值: 一个 1-D float Tensor, size 为 [batch], 包含着负的 logp\text{log}p.加起来即为batch loss.

tf.nn.ctc_greedy_decoder(inputs, sequence_length, merge_repeated=True)

上面的函数是用在训练过程中,专注与计算loss,此函数是用于inference过程中,用于解码.

• inputs:一个3D Tensor (max_time * batch_size * num_classes).保存着 logits.(通常是RNN接上一个线性神经元的输出)
• sequence_length: 1-D int32 向量, size为 [batch_size]. 序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的.

返回值: 一个tuple (decoded, log_probabilities)

• decoded: 一个只有一个元素的哦list. decoded[0]是一个SparseTensor,保存着解码的结果.
  • decoded[0].indices: 索引矩阵,size为(total_decoded_outputs * 2),每行中保存着[batch, time ].
  • decoded[0].values: 值向量,size为 (total_decoded_outputs).向量中保存的是解码的类别.
  • decoded[0].shape: 稠密Tensor的shape, size为(2).shape的值为[batch_size, max_decoded_length].
• log_probability: 一个浮点型矩阵(batch_size*1)包含着序列的log 概率.

tf.nn.ctc_beam_search_decoder(inputs, sequence_length, beam_width=100, top_paths=1,merge_repeated=True)

另一种寻路策略。和上面那个差不多。

知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。

参考资料

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_loss https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_greedy_decoder https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_beam_search_decoder http://stackoverflow.com/questions/38059247/using-tensorflows-connectionist-temporal-classification-ctc-implementation https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/nn/conectionist_temporal_classification__ctc_