对于商业需求，还有很多需要改进的地方，大家多交流

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准备工作

一、python+pycharm+tensorflow的下载与安装以及配置

忠告：不要下载tensorflow2.0以上的版本，因为tensorflow1.0版本的很多方法tensorflow2.0都不用了，而且网上有关的资料都是tensorflow1.版本，tensorflow2.0的资料很少，你报错的话，百度出来的博客都是让你改成低版本的；

1、pyhon的安装以及环境的配置

2、Anaconda下载以及安装教程

3、python与Ananconda版本的对应关系如下

4、下载pycharm软件，这个软件是python语言编写的软件，建议下载破解版本的

5、pycharm软件里面如何配置tensorflow

6、如何查看安装的tensorflow的版本

https://blog.csdn.net/qq_37591637/article/details/102782233

7、所有模块的安装都在这个里面进行

第一步、激活环境，只要第一次打开这个窗口就要输入activate tensorflow

第二步、做其他操作，由于大家刚开始都没有安装numpy等等模块，运行程序会报错，举个例子你就明白了

运行程序，报错，没有tensorflow_datasets这个模块，怎么办？我们需要安装

pip install tensorflow-datasets

 

注意：如果安装不成功，多半是因为与国外服务器连接信号差，连接不上，可以试试从国内下载，点解决方案

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 二、文件部分

足够多的.wav文件,如果.wav文件少的话。就会导致训练的模型太过于苛刻，那么测试其他文件的时候准确率就很低了；

网上很多资源下载都要6.9G，下载网速很慢；而且训练起来也要十几天的时间！

我的训练文件只有四类，每类里面100个文件；本次语音识别的文件在这里

https://download.csdn.net/download/qq_37591637/12106150

 

原理介绍

1、训练文件，一般是.wav文件，为什么是.wav文件，因为.wav文件占存储空间小，而且无损坏丢失；

2、无论是语音识别还是语音分类，想要训练精度高的模型，你要知道以下的名词是干什么用的，你不用推算原理！

     mfcc特征、加窗、分帧、快速傅里叶变换，卷积层，全连接层，池化层，随机梯度下降算法

3、是不是觉得复杂，我先给你捋一下整个流程，然后我们一个个的来把复杂的原理简单深入了解一下；

    3.1、读取大批的语音文件，获取文件的路径以及标签

   作用：获取文件路径是肯定的，不然怎么处理文件；标签对应的是这个文件的内容，不然怎么知道我训练的模型准不准确呢？

    3.2、对语音文件进行提取mfcc特征

   作用：每个人的发音的声道形状是不变的，映射到语音文件上，是包络；怎么获取包络，就是提取Mfcc特征的过程，这个过程包括：预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、逆快速傅里叶变换等等；

   3.3、开始创建模型，卷积层，池化层，全连接层，激活层，以及损失函数；我们通过这些层以后，会得到关于这个音频文件的预测内容，然后与标签比较，由于大批量的文件不断的比较，如果误差大，模型会反向传输调整这些层的参数，直到准确率达到95%多。

  3.4、模型训练好以后，可以指定保存位置；然后加载这个模型预测测试文件的内容！

逐步介绍每一个名词，每个名词都是一个篇幅，点进去查看

1、分帧

tensorflow语音识别之还原分帧的原理，让你拨开云雾见真相

2、加窗

tensorflow语音识别之加窗的原理以及疑问

3、快速傅里叶变换

tensorflow语音识别之史上最强教程让你快速理解什么是快速傅里叶变换

4、mfcc的来龙去脉

tensorflow语音识别之搞清楚梅尔频率倒谱系数(MFCC)的来龙去脉

5、卷积层

tensorflow入门之卷积层究竟是谁啥，卷积究竟做什么操作？

tensorflow入门之32个卷积核是不是1个同样的滤波器执行32次

6、池化层是干嘛的
tensorflow入门之池化层究竟干什么操作？有什么用

7、全连接层

python编程之卷积层与全连接层的区别

tensorflow之博客史上最直白最简单教程 手把手帮你解刨并透彻理解全连接层与卷积层

8、什么是交叉滴

tensorflow入门之最通俗易懂的理解什么是交叉熵

9、激励层作用

tensorflow入门之ReLU激励层有什么用处？
10、其他

tensorflow入门之tf.nn.dropout()函数的用法

代码部分

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc,delta
import os
import numpy as np
import sklearn.preprocessing
path_film = os.path.abspath('.')
path = path_film + "/data/ddd/"
test_path = path_film + "/data/test_data/"
#使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间
#全局one-hot编码空间
label_binarizer = ""
def def_one_hot(x):
    if label_binarizer == "":
        binarizer = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
    else:
        binarizer = label_binarizer
    ##这里有问题
    y = binarizer.fit_transform(x)
    return y

def read_wav_path(path):
    map_path = []
    labels = []
    for x in os.listdir(path):
        [map_path, labels] = circle(path, x, map_path, labels)
    return map_path, labels

##循环遍历
def circle(path,x,map_path,labels):
    if os.path.isfile(str(path) + str(x)):
        map_path.append(str(path) + str(x))
    else:
        for y in os.listdir(str(path) + str(x)+"/"):
            labels.append(x)
            circle(str(path) + str(x)+"/",y,map_path,labels)
    return map_path,labels

def def_wav_read_mfcc(file_name):
    fs, audio = wav.read(file_name)
    processed_audio = mfcc(audio, samplerate=fs)
    return processed_audio

def find_matrix_max_shape(audio):
    ##这个里面的wav文件的长度不一，现在选出其中最大行列的h(高度),l(长度)
    h, l = 0, 0
    for a in audio:
        a, b = np.array(a).shape
        if a > h:
            h=a
        if b > l:
            l=b
    return h, l

def matrix_make_up(audio):
    ##找出wav文件中宽高最大的参数h,l
    h, l = find_matrix_max_shape(audio)
    ##对于长度不够的，会填充0
    new_audio = []
    for aa in audio:
        a, b = np.array(aa).shape
        zeros_matrix = np.zeros([h, l],np.int8)
        for i in range(a):
            for j in range(b):
                zeros_matrix[i, j]=zeros_matrix[i,j]+aa[i,j]
        new_audio.append(zeros_matrix)
    return new_audio,h,l

def read_wav_matrix(path):
    ##获取该路径下面的文件以及标签
    map_path, labels = read_wav_path(path)
    ##添加文件夹的名称在里面

    ##提取mfcc的特征
    audio = []
    for idx, folder in enumerate(map_path):
        processed_audio_delta = def_wav_read_mfcc(folder)
        audio.append(processed_audio_delta)
    ##提取mfcc的特征
    ##统一长度的wav文件
    x_data,h,l = matrix_make_up(audio)
    ##统一长度的wav文件
    ##音频文件数字化
    x_data = np.array(x_data)
    ##标签变成热码
    x_label = np.array(def_one_hot(labels))
    return x_data, x_label, h, l

#初始化权值
def weight_variable(shape,name):
    initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.01)#生成一个截断的正态分布
    return tf.Variable(initial,name=name)

#初始化偏置
def bias_variable(shape,name):
    initial = tf.constant(0.01,shape=shape)
    return tf.Variable(initial,name=name)

#卷积层
def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

#池化层
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')

def xunlianlo(path):
    x_train, y_train, h, l = read_wav_matrix(path)
    m,n = y_train.shape
    # 定义两个placeholder
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, h, l], name='x-input')
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n], name='y-input')
    # 改变x的格式转为4D的向量[batch, in_height, in_width, in_channels]`
    x_image = tf.reshape(x, [-1, h, l, 1], name='x_image')

    # 初始化第一个卷积层的权值和偏置
    W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name='W_conv1')  # 5*5的采样窗口，32个卷积核从3个平面抽取特征
    b_conv1 = bias_variable([32], name='b_conv1')  # 每一个卷积核一个偏置值
    # 把x_image和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用于relu激活函数
    conv2d_1 = conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1
    h_conv1 = tf.nn.leaky_relu(conv2d_1)
    h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)  # 进行max-pooling

    # 初始化第二个卷积层的权值和偏置
    W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name='W_conv2')  # 5*5的采样窗口，64个卷积核从32个平面抽取特征
    b_conv2 = bias_variable([64], name='b_conv2')  # 每一个卷积核一个偏置值
    # 把h_pool1和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用于relu激活函数
    conv2d_2 = conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2
    h_conv2 = tf.nn.leaky_relu(conv2d_2)
    h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)  # 进行max-pooling


    # 初始化第一个全连接层的权值
    W_fc1 = weight_variable([25 * 4 * 64, 10], name='W_fc1')  # 上一场有75*75*64个神经元，全连接层有1024个神经元
    b_fc1 = bias_variable([10], name='b_fc1')  # 1024个节点
    # 把池化层2的输出扁平化为1维
    h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 25 * 4 * 64], name='h_pool2_flat')

    # 求第一个全连接层的输出
    wx_plus_b1 = tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1
    h_fc1 = tf.nn.leaky_relu(wx_plus_b1)

    # keep_prob用来表示神经元的输出概率
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob')
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob, name='h_fc1_drop')
    print("..................................................")
    # 初始化第二个全连接层
    W_fc2 = weight_variable([10, n], name='W_fc2')
    b_fc2 = bias_variable([n], name='b_fc2')
    wx_plus_b2 = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2

    # 计算输出
    prediction = tf.nn.leaky_relu(wx_plus_b2)
    tf.add_to_collection('predictions', prediction)
    p = tf.nn.softmax(wx_plus_b2)
    tf.add_to_collection('p', p)
    # 交叉熵代价函数
    cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=prediction),
                                   name='cross_entropy')

    # 使用AdamOptimizer进行优化
    train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-5).minimize(cross_entropy)
    # 求准确率
    # 结果存放在一个布尔列表中
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(y, 1))  # argmax返回一维张量中最大的值所在的位置
    # 求准确率
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    #保存模型使用环境
    saver = tf.train.Saver()

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())

        # 创建一个协调器，管理线程
        coord = tf.train.Coordinator()
        # 启动QueueRunner, 此时文件名队列已经进队
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

        for i in range(50000):
            # 训练模型
            sess.run(train_step, feed_dict={x: x_train, y: y_train, keep_prob: 1.0})
            train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_train, y: y_train, keep_prob: 1.0})
            print("训练第 " + str(i) + " 次, 训练集准确率= " + str(train_acc))
            if train_acc>=0.98:
                print("模型训练成功了")
                saver.save(sess, 'nn/my_net.ckpt')
                break;


        # 通知其他线程关闭
        coord.request_stop()
        # 其他所有线程关闭之后，这一函数才能返回
        coord.join(threads)
def test_main(test_path):
    # 本地情况下生成数据
    x_test, y_test, h, l = read_wav_matrix(test_path)
    m,n = y_test.shape

    # 迭代网络
    with tf.Session() as sess:
        # 保存模型使用环境
        saver = tf.train.import_meta_graph("nn/my_net.ckpt.meta")
        saver.restore(sess, 'nn/my_net.ckpt')
        predictions = tf.get_collection('predictions')[0]
        p = tf.get_collection('p')[0]
        graph = tf.get_default_graph()
        input_x = graph.get_operation_by_name('x-input').outputs[0]
        keep_prob = graph.get_operation_by_name('keep_prob').outputs[0]
        for i in range(m):
            result = sess.run(predictions, feed_dict={input_x: np.array([x_test[i]]),keep_prob:1.0})
            haha = sess.run(p, feed_dict={input_x: np.array([x_test[i]]), keep_prob: 1.0})
            print("实际 :"+str(np.argmax(y_test[i]))+" ,预测: "+str(np.argmax(result))+" ,预测可靠度: "+str(np.max(haha)))

if __name__ == '__main__':

    xunlianlo(path)##训练模型的方法

    ##test_main(test_path)##测试的方法

训练模型

是xunlianlo(path)方法，注释掉test_main(test_path)方法

 

测试文件

是test_main(test_path)方法，注释掉xunlianlo(path)方法