用 Python 训练自己的语音识别系统，这波操作稳了！
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。 语音识别属于感知智能，而让机器从简单的识别语音到理解语音，则上升到了认知智能层面，机器的自然语言理解能力如何，也成为了其是否有智慧的标志，而自然语言理解正是目前难点。 同时考虑到目前大多数的语音识别平台都是借助于智能云，对于语音识别的训练对于大多数人而言还较为神秘，故今天我们将利用python搭建自己的语音识别系统。 最终模型的识别效果如下： 实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理； Numpy库用来矩阵运算；Keras框架用来训练和加载模型。Librosa和python_speech_features库用于提取音频特征。Glob和pickle库用来读取本地数据集。 数据集准备 首先数据集使用的是清华大学的thchs30中文数据。 这些录音根据其文本内容分成了四部分，A（句子的ID是1~250），B...
