From 4ca877a046d0ffe5c007f5a42ccfe354d243fa85 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nl8590687 <3210346136@qq.com> Date: Fri, 8 Sep 2017 20:18:46 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=9F=BA=E6=9C=AC=E5=AE=8C=E6=88=90=E9=99=A4?= =?UTF-8?q?=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E6=A8=A1=E5=9E=8B=E4=B9=8B=E5=A4=96=E7=9A=84?= =?UTF-8?q?=E5=85=B6=E4=BB=96=E9=83=A8=E5=88=86=EF=BC=8C=E4=B8=8D=E8=BF=87?= =?UTF-8?q?=E5=B0=9A=E6=9C=AA=E6=B5=8B=E8=AF=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 44 +---------------------------------------- log.md | 19 +----------------- main.py | 57 +++++++++++++++++++++++++++++++---------------------- readdata.py | 10 ---------- 4 files changed, 35 insertions(+), 95 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index fdb5dd2..e35c2ff 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,43 +1 @@ -# ASRT_SpeechRecognition -基于深度学习的语音识别系统 - -## Introduction -简介 - -可以尝试使用Keras进行制作 - -本项目将使用TensorFlow基于递归神经网络和卷积神经网络进行制作。 - -This project will use TensorFlow based on RNN and CNN to implement. - -本项目尚未完成，想要Fork的同学请手慢。 - -## Model -模型 - -### Speech Model -语音模型 - -LSTM + CNN - -### Language Model -语言模型 - -基于概率图的马尔可夫模型 - -## Python Import -Python的依赖库 - -* python_speech_features -* TensorFlow -* Keras -* Numpy -* wave -* matplotlib -* math -* Scipy - -## Log -日志 - -链接：[进展日志](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/log.md) \ No newline at end of file +# ASRT_SpeechRecognition 基于深度学习的语音识别系统 ## Introduction 简介 本项目使用Keras、TensorFlow基于长短时记忆神经网络和卷积神经网络以及CTC进行制作。 This project uses keras, TensorFlow based on LSTM, CNN and CTC to implement. 本项目尚未完成，想要Fork的同学请手慢。 ## Model 模型 ### Speech Mode l语音模型 CNN + LSTM + CTC ### Language Model 语言模型 基于概率图的马尔可夫模型 ## Python Import Python的依赖库 * python_speech_features * TensorFlow * Keras * Numpy * wave * matplotlib * math * Scipy ## Log 日志 链接：[进展日志](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/log.md) \ No newline at end of file diff --git a/log.md b/log.md index 6b3a614..3ac4b51 100644 --- a/log.md +++ b/log.md @@ -1,18 +1 @@ -# ASRT_SpeechRecognition -基于深度学习的语音识别系统 - -## Introduction - -这里是更新记录日志文件 - -如果有什么问题，团队内部需要在这里直接写出来 - -## Log -### 2017-08-31 -数据处理部分的代码基本完成，现在准备撸模型 -### 2017-08-29 -准备使用现有的包[python_speech_features](https://github.com/jameslyons/python_speech_features)来实现特征的提取，以及求一阶二阶差分。 -### 2017-08-28 -开始准备制作语音信号处理方面的功能 -### 2017-08-22 -准备使用Keras基于LSTM/CNN尝试实现 +# ASRT_SpeechRecognition 基于深度学习的语音识别系统 ## Introduction 这里是更新记录日志文件 如果有什么问题，团队内部需要在这里直接写出来 ## Log ### 2017-09-08 基本完成除了添加模型之外的其他部分代码 ### 2017-08-31 数据处理部分的代码基本完成，现在准备撸模型 ### 2017-08-29 准备使用现有的包[python_speech_features](https://github.com/jameslyons/python_speech_features)来实现特征的提取，以及求一阶二阶差分。 ### 2017-08-28 开始准备制作语音信号处理方面的功能 ### 2017-08-22 准备使用Keras基于LSTM/CNN尝试实现 \ No newline at end of file diff --git a/main.py b/main.py index 5d86d08..13baa0d 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -15,11 +15,11 @@ from keras import backend as K from readdata import DataSpeech class ModelSpeech(): # 语音模型类 - def __init__(self,MS_EMBED_SIZE = 64,BATCH_SIZE = 32): + def __init__(self,MS_OUTPUT_SIZE = 1283,BATCH_SIZE = 32): ''' 初始化 ''' - self.MS_EMBED_SIZE = MS_EMBED_SIZE # LSTM 的大小 + self.MS_OUTPUT_SIZE = MS_OUTPUT_SIZE # 神经网络最终输出的每一个字符向量维度的大小 self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE # 一次训练的batch self._model = self.CreateModel() @@ -29,10 +29,13 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 输入层：39维的特征值序列，一条语音数据的最大长度设为1500（大约15s） 隐藏层一：1024个神经元的卷积层 隐藏层二：池化层，池化窗口大小为2 - 隐藏层三：Dropout层，需要断开的神经元的比例为0.3，防止过拟合 + 隐藏层三：Dropout层，需要断开的神经元的比例为0.2，防止过拟合 隐藏层四：循环层、LSTM层 - 隐藏层五：Dropout层，需要断开的神经元的比例为0.3，防止过拟合 - 输出层：全连接层，神经元数量为1279，使用softmax作为激活函数，使用CTC的loss作为损失函数 + 隐藏层五：Dropout层，需要断开的神经元的比例为0.2，防止过拟合 + 隐藏层六：全连接层，神经元数量为self.MS_OUTPUT_SIZE，使用softmax作为激活函数， + 输出层：lambda层，即CTC层，使用CTC的loss作为损失函数，实现多输出 + + 当前未完成，针对多输出的CTC层尚未添加 ''' # 每一帧使用13维mfcc特征及其13维一阶差分和13维二阶差分表示，最大信号序列长度为1500 layer_input = Input((1500,39)) @@ -42,24 +45,13 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 layer_h3 = Dropout(0.2)(layer_h2) # 随机中断部分神经网络连接，防止过拟合 layer_h4 = LSTM(256, activation='relu', use_bias=True)(layer_h3) # LSTM层 layer_h5 = Dropout(0.2)(layer_h4) # 随机中断部分神经网络连接，防止过拟合 - layer_h6 = Dense(1279, activation="softmax")(layer_h5) # 全连接层 + layer_h6 = Dense(self.MS_OUTPUT_SIZE, activation="softmax")(layer_h5) # 全连接层 #labels = Input(name='the_labels', shape=[60], dtype='float32') - layer_out = Lambda(ctc_lambda_func,output_shape=(1279,), name='ctc')(layer_h6) # CTC + layer_out = Lambda(ctc_lambda_func,output_shape=(self.MS_OUTPUT_SIZE, ), name='ctc')(layer_h6) # CTC _model = Model(inputs = layer_input, outputs = layer_out) - #_model = Sequential() - #_model.add(Conv1D(256, 5,input_shape=(1500,39), use_bias=True, padding="valid")) - #_model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding="valid")) - #_model.add(Dropout(0.3)) # 随机中断部分神经网络连接 - - #_model.add(LSTM(256, activation='relu', use_bias=True)) - #_model.add(Dropout(0.3)) # 随机中断部分神经网络连接 - - #_model.add(Dense(1279, activation="softmax")) - ##_model.add(Lambda(ctc_lambda_func,output_shape=(1,),name='ctc')) - #_model.compile(optimizer="sgd", loss='categorical_crossentropy',metrics=["accuracy"]) _model.compile(optimizer="sgd", loss='ctc',metrics=["accuracy"]) return _model @@ -68,7 +60,7 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 #labels, y_pred, input_length, label_length = args y_pred = args[:,2:,:] #y_pred = y_pred[:, 2:, :] - return K.ctc_decode(y_pred,1279) + return K.ctc_decode(y_pred,self.MS_OUTPUT_SIZE) #return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length) def TrainModel(self,datapath,epoch = 2,save_step=1000,filename='model_speech/LSTM_CNN_model'): @@ -84,11 +76,14 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 data.LoadDataList('train') num_data=DataSpeech.GetDataNum() # 获取数据的数量 for epoch in range(epoch): # 迭代轮数 + print('[running] train epoch %d .' % epoch) n_step = 0 # 迭代数据数 while True: try: + print('[message] epoch %d . Have train datas %d+'%(epoch, n_step*save_step)) # data_genetator是一个生成器函数 - self._model.fit_generator(data.data_genetator, save_step, nb_worker=2) + yielddatas = data.data_genetator(self.BATCH_SIZE) + self._model.fit_generator(yielddatas, save_step, nb_worker=2) n_step += 1 except StopIteration: print('[error] generator error. please check data format.') @@ -109,17 +104,28 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 ''' self._model.save_weights(filename+comment+'.model') - def TestModel(self): + def TestModel(self, datapath, str_dataset='dev'): ''' 测试检验模型效果 ''' - pass + data=DataSpeech(datapath) + data.LoadDataList(str_dataset) + num_data = DataSpeech.GetDataNum() # 获取数据的数量 + try: + gen = data.data_genetator(num_data) + for i in range(1): + X, y = gen + r = self._model.test_on_batch(X, y) + print(r) + except StopIteration: + print('[Error] Model Test Error. please check data format.') def Predict(self,x): ''' 预测结果 ''' - r = predict_on_batch(x) + r = self._model.predict_on_batch(x) + print(r) return r pass @@ -132,5 +138,8 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类 if(__name__=='__main__'): - pass + datapath = 'E:\\语音数据集' + ms = ModelSpeech() + ms.TrainModel(datapath) + ms.TestModel(datapath) diff --git a/readdata.py b/readdata.py index 2da0540..760bd7e 100644 --- a/readdata.py +++ b/readdata.py @@ -173,16 +173,6 @@ class DataSpeech(): return v if(__name__=='__main__'): - #wave_data, fs = read_wav_data("general_function\\A2_0.wav") - #print(wave_data) - #(fs,wave_data)=wav.read('E:\\国创项目工程\代码\\ASRT_SpeechRecognition\\general_function\\A2_0.wav') - #wav_show(wave_data[0],fs) - #mfcc_feat = mfcc(wave_data[0],fs) # 计算MFCC特征 - #print(mfcc_feat[0:3,:]) - #d_mfcc_feat_1 = delta(mfcc_feat, 2) - #print(d_mfcc_feat_1[0,:]) - #d_mfcc_feat_2 = delta(d_mfcc_feat_1, 2) - #print(d_mfcc_feat_2[0,:]) #path='E:\\语音数据集' #l=DataSpeech(path) #l.LoadDataList('train')