語音激活檢測(VAD)--前向神經網絡方法(Alex)
這是學習時的筆記，包含相關資料連接，有的當時沒有細看，記錄下來在須要的時候回顧。html
有些較混亂的部分，後續會再更新。python
歡迎感興趣的小夥伴一塊兒討論，跪求大神指點~linux
VAD(ffnn神經網絡)-Alex
tags:voicegit
Documentation(README)中說如今的NN VAD方法比GMM方法效果好的多。github
Material
Paper
[ ] 神經網絡在語音信號檢測中的研究
? 巴克碼 同步頭算法[ ] 基於小波分析與神經網絡的語音端點檢測數組
[ ] 基於深度神經網絡的語音端點檢測bash
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神經網絡
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Alex
Description
VOIP(voice over Internet protocol)網絡電話
ASR(automatic speech recognition)自動語音識別技術
VAD語音激活檢測
SLU口語理解
獲取輸入語音信號的語義表示
DM對話管理
決定系統如何回覆給定的用戶輸入, 其模式有多種:rule-based plan-based 基於加強學習的
NLG天然語言生成
對話管理器輸出的是抽象表達,咱們要將其轉換爲句法和語義合法的天然語言,同時考慮上下文連貫性。許多天然語言生成系統是基於模板的，模板的某些成分是固定的，另外一些成分須要根據對話管理器的輸出結果進行填充。（省略表達，句子聚合等。除了基於模板外還有基於統計的方式進行）
TTS文本生成語音
Install
pyAudio:這是一個跨平臺的音頻 I/O 庫，使用 PyAudio 你能夠在 Python 程序中播放和錄製音頻。網絡
git clone https://github.com/bastibe/PyAudio.gitapp
flite:在linux下經過flite命令可使用文字轉語音功能。
wget http://www.festvox.org/flite/packed/flite-1.4/flite-1.4-release.tar.bz2
flite -t hello //讀單詞hello flite hello //讀文本hello.txt flite -voice slt -f hello.txt //換女聲語音庫
HTK:隱馬爾可夫模型工具包,HTK的開發也主要是針對語音識別的應用及研究。
http://htk.eng.cam.ac.uk/download.shtml
Kaldi:是一個很是強大的語音識別工具庫。目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多種語音識別的模型的訓練和預測。其中DNN-HMM中的神經網絡還能夠由配置文件自定義，DNN、CNN、TDNN、LSTM以及Bidirectional-LSTM等神經網絡結構都可支持。
$ git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi
SRILM:用來構建和應用統計語言模型，主要用於語音識別，統計標註和切分，以及機器翻譯，可運行在UNIX及Windows平臺上。支持語言模型的估計和評測。估計是從訓練數據（訓練集）中獲得一個模型，包括最大似然估計及相應的平滑算法；而評測則是從測試 集中計算其困惑度。
http://www.speech.sri.com/projects/srilm/
pjsip:是一個開源的SIP協議庫。PJSIP做爲基於SIP的一個多媒體通訊框架提供了很是清晰的API，以及NAT穿越的功能。PJSIP具備很是好的移植性，幾乎支持現今全部系統：從桌面系統、嵌入式系統到智能手機。
git clone git@github.com:UFAL-DSG/pjsip.git
MorphoDiTa:天然語言文本的形態學分析。
git clone git@github.com:ufal/morphodita.git
python讀.wav文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import numpy
import pylab as pl
#打開wav文件
#open返回一個的是一個Wave_read類的實例，經過調用它的方法讀取WAV文件的格式和數據
f = wave.open(r"D:\1.wav","rb")
#讀取格式信息
#一次性返回全部的WAV文件的格式信息，它返回的是一個組元(tuple)：聲道數, 量化位數（byte單位）, 採
#樣頻率, 採樣點數, 壓縮類型, 壓縮類型的描述。wave模塊只支持非壓縮的數據，所以能夠忽略最後兩個信息
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
#讀取波形數據
#讀取聲音數據，傳遞一個參數指定須要讀取的長度（以取樣點爲單位）
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
#將波形數據轉換成數組
#須要根據聲道數和量化單位，將讀取的二進制數據轉換爲一個能夠計算的數組
wave_data = numpy.fromstring(str_data,dtype = numpy.short)
wave_data.shape = -1,2
wave_data = wave_data.T
time = numpy.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)
len_time = len(time)/2
time = time[0:len_time]
##print "time length = ",len(time)
##print "wave_data[0] length = ",len(wave_data[0])
#繪製波形
pl.subplot(211)
pl.plot(time,wave_data[0])
pl.subplot(212)
pl.plot(time, wave_data[1],c="r")
pl.xlabel("time")
pl.show()
train model
生成.mlf
- 語音標記
alex/tools/vad_train/data_voip/*.txt - 生成.mlf
"alex/tools/htk/bin/make_mlf_train.sh"
#!/bin/bash
WORK_DIR=alex/tools/vad_train
TRAIN_DATA=$WORK_DIR/data_voip
TRAIN_SCRIPTS=alex/tools/htk/bin
LOG_DIR=$WORK_DIR/model_voip
TEMP_DIR=$WORK_DIR/temp
find $TRAIN_DATA -iname '*.mfc' > $WORK_DIR/train_mfc_files.txt
python $TRAIN_SCRIPTS/CreateMLF.py "-" $WORK_DIR/train_words.mlf $WORK_DIR/train.scp $TRAIN_DATA $TRAIN_DATA'/*.txt' > $LOG_DIR/train_missing_words.log
"alex/tools/htk/bin/CreateMLF.py"
部分修改以下:
for fn in fns:
with open(fn, 'r') as f:
lines = f.readlines()
lines = ''.join(lines) //把本來''中的空格去掉
words = lines.strip().split('\n') //本來split默認按空格切分,改成按轉行符切分
# 運行
~/path/to/VAD/alex-master$ sh alex/tools/htk/bin/make_mlf_train.sh
#生成.mlf
#!MLF!#
"alex/tools/vad_train/data_voip/2.txt"
0 19296 sil
19296 37600 speech
37600 57248 sil
.
"alex/tools/vad_train/data_voip/1.txt"
0 14400 sil
14400 23200 speech
23200 49984 sil
.
訓練模型
"path/to/VAD/alex-master/alex/tools/vad/train_vad_nn_theano.py"
# 1.train_vad_nn_theano.py
# load_mlf改成
#mlf.times_to_frames()
mlf.bits_to_frames(16000)
mlf.trim_segments(trim_segments)
//trim_segments如今是0,能夠修改成n(1/2/3)
//表示刪除end-start(幀)<=2n部分,較短部分不進行訓練
# main文件地址
train_speech.append('alex/tools/vad_train/data_voip/*.wav')
train_speech_alignment.append('alex/tools/vad_train/train_words.mlf')
features_file_name = "alex/tools/vad_train/model_voip/vad_sds_mfcc_mfr%d_mfl%d_mfps%d_ts%d_usec0%d_usedelta%d_useacc%d_mbo%d.npc" % \
(max_frames, max_files, max_frames_per_segment, trim_segments,
usec0, usedelta, useacc, mel_banks_only)
# 2.htk.py
# .mlf中的bit值轉幀(注意:窗口移動值是frame_shift,與targetrate相關)
def bits_to_frames(self, sample_rate):
self.frame_shift = int(sample_rate * self.targetrate / 10000000)
for f in self.mlf:
for i in range(len(self.mlf[f])):
self.mlf[f][i][0] = int(self.mlf[f][i][0] / self.frame_shift)
self.mlf[f][i][1] = int(self.mlf[f][i][1] / self.frame_shift)
## 後面的不加會致使錯誤4
# shorten the last segment by 10 frames as there may not be enough data for a final frame
self.mlf[f][i][1] -= 10
# remove the zero or negative length segments that could be created by the previous step
if self.mlf[f][i][0] >= self.mlf[f][i][1]:
del self.mlf[f][i]
# 3.log錯誤
Traceback
File "./alex/tools/vad/train_vad_nn_theano.py", line 316, in train_nn
e.train(method = method, learning_rate=learning_rate*learning_rate_decay/(learning_rate_decay+epoch))
File "/path/to/VAD/alex-master/alex/ml/tffnn.py", line 302, in train
log_lik = self.f_train_ret_loss(mini_x, mini_y, learning_rate)
TypeError: ('Bad input argument to theano function with name "/path/to/VAD/alex-master/alex/ml/tffnn.py:131" at index 2(0-based)', 'TensorType(float32, scalar) cannot store accurately value 0.019801980198, it would be represented as 0.0198019798845. If you do not mind this precision loss, you can: 1) explicitly convert your data to a numpy array of dtype float32, or 2) set "allow_input_downcast=True" when calling "function".', 0.019801980198019802)
# 修改tffnn.py
self.f_train_ret_loss = function([x, true_y, learning_rate], loss, updates = updates, allow_input_downcast=True)
# 4. htk.py 最後frame不足512個語音節點問題
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,) (465,)
# 修改（失敗）
MLFMFCCOnlineAlignedArray(MLFFeaturesAlignedArray):
def __init__(+ framesize=512)
self.framesize=framesize
def get_frame(self, file_name, frame_id):
if len(frame) == self.framesize:
try:
mfcc_params = self.mfcc_front_end.param(frame)
except ValueError:
print file_name, frame_id, len(frame)
raise
else:
pass
return mfcc_params
//進行mfcc_front_end.param前先判斷frame是否足幀，不足幀捨棄
UnboundLocalError: local variable 'mfcc_params' referenced before assignment
# 錯誤，當len(frame) != framesize時執行else後的pass，此時沒有mfcc_params變量
# pass改爲exit()則會致使執行exit()時整個程序中止。因此放棄該改動方法。
# 修改辦法見代碼2
## 運行
$ cd /path/to/VAD/alex-master
$ python alex/tools/vad/train_vad_nn_theano.py
- 爲何len(mfcc[0])=26
- 語音en和cs分別指什麼————指English 和 Chinese
使用模型進行檢測
"path/to/VAD/alex-master/alex/components/vad/__init__.py"
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import sys
sys.path.append("/path/to/VAD/alex-master")
import wave
import numpy as np
from alex.components.vad.ffnn import FFNNVADGeneral, FFNNVAD
from alex.utils.htk import Features
def main():
f = wave.open(r"/path/to/VAD/sound/12.wav","rb")
soundParams = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = soundParams[:4]
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# ffnn.py文件中調用的是原始語音，是c語言數據格式，因此不用這一步。
# ffnn.py中的struct.unpack進行數據格式轉換，由c轉換成python
vad = FFNNVADGeneral('/path/to/VAD/alex-master/alex/tools/vad_train/model_voip/vad_nnt_546_hu32_hl1_hla0_pf10_nf10_acf_1.0_mfr20000_mfl20000_mfps0_ts0_usec00_usedelta0_useacc0_mbo1_bs1000.tffnn',
filter_length=2, sample_rate=16000, framesize=512, frameshift=160,
usehamming=True, preemcoef=0.97, numchans=26, ceplifter=22, numceps=12,
enormalise=True, zmeansource=True, usepower=True, usec0=False,
usecmn=False, usedelta=False, useacc=False, n_last_frames=10,
n_prev_frames=10, lofreq=125, hifreq=3800, mel_banks_only=True)
result = vad.decide(str_data)
if __name__ == "__main__":
main()
# 運行
$ cd path/to/VAD/alex-master
$ python alex/components/vad/__init__.py >alex/components/vad/output/output*.txt
# 圖形化
$ gnuplot
$ plot "/path/to/VAD/alex-master/alex/components/vad/output/output*.txt" using 4:6 title "*.wav:time-prob" with line
（若非特別聲明，文章是Vanessa的我的筆記，轉載請註明出處。文章若有侵權內容，請聯繫我，我會及時刪除）
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