python特征提取的方法有哪些 聲音識別系統是根據什么原理制成的？

聲音識別系統是根據什么原理制成的？像大多數識別問題一樣，音頻識別分為幾個步驟:1.特征提取2。索引數據庫3。搜索和模糊匹配4。識別結果的拼接特征提取算法很多，基于FFT的頻域信息比較簡單，值得進一步研

聲音識別系統是根據什么原理制成的？

像大多數識別問題一樣，音頻識別分為幾個步驟:

1.特征提取2。索引數據庫3。搜索和模糊匹配4。識別結果的拼接特征提取算法很多，基于FFT的頻域信息比較簡單，值得進一步研究。頻域信號提取出來后，因為頻帶太多，一般需要合并成幾個大的頻帶。

比如飛利浦 算法是合并成32個頻段。我之前做的系統是合并成6個頻段，Shazam s是4個頻帶。特征的好壞直接影響識別效果，需要反復優化。

特征提取出來后，需要建立一個索引庫來存儲所有的特征，每個特征要對應一部分實際內容。

事實上，索引數據庫往往非常大，因此通常不使用普通的關系數據庫。我用了redis和python dict。因為查詢太頻繁，盡量不要上網。我之前做了一個系統，一個24小時的音頻，數據庫上的特征查詢次數是幾十億到幾百億。上網是不可想象的。

搜索過程就麻煩多了，因為是多媒體數據。

具體來說，需要設計一種模糊匹配方法。很多因素都會導致提取的特征與原始特征之間產生誤差，所以需要想辦法減小誤差對結果的影響。

比如FFT分段的過程會引入高頻噪聲，50Hz的工頻也會引入噪聲，所以我取FFT頻段一般選擇64~3300Hz的范圍。

在模糊匹配方面，可以使特征中的每一個值/-1，然后生成很多子特征在索引數據庫中查詢。

上面的識別結果只是一些點，也就是說這個點匹配了一些結果，往往會有很多結果。

這時候就要把點連成段才是有意義的結果。

例如，如果你認識三個單詞，中間的那個可以 你聽不見我嗎？你#34，并且索引數據庫已經包含句子#34我愛你#34。那么從這些應該可以推斷出，有一定的概率結果與索引數據庫中的結果相同。

實際建立概率模型也是一個巨大的麻煩。中間跳過的不明點數量也是經驗數據。

比如我試了一個點1/8秒，跳過六個點會產生很多誤識別，但是跳過兩個點會比不跳的識別率高很多。

我在過去的兩年里設計了一個音頻識別系統，包括上面所有的組件，用來識別電視節目中的廣告。

在高峰期，索引庫中大約有1000小時的音頻。正確識別率在95%-98%之間波動，錯誤識別率在2%-3%之間波動。

輸入24小時音頻的識別時間約為5~10分鐘。

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