語音識別語料歸一化處理的方法
在進行語音識別模型的訓練和測試語料收集的過程中,我們需要對收集到的語料進行歸一化處理。
收集到的語料應每個命令詞或句子單個截下來,對其進行歸一化處理。因為即使是同一個人,在讀不同的命令詞的時候,音量也會不一樣。特別是在語料錄製的過程中,由於志願者的逐漸疲憊,後面錄的命令詞的聲音,可能會偏弱一些。
對語料進行歸一化處理的基本原理是:取一段語料中幅度最大的點將其幅度拉大到接近1,記錄拉大的比例,再將其他所有點均按這個比例拉伸。這個操作可以在Audacity等音訊處理軟體中進行處理,也可以使用以下方法進行操作:(該方法由全志演算法友商提供,僅供全志內部使用,不對外開放,但自己實現其實也很簡單)
處理方法
(1)將do_pcm工具複製到ubuntu PC的任意目錄下。chmod 777 do_pcm。此時執行該工具會列印如下幫助資訊:
[email protected]:~/test$ ./do_pcm |
(2)使用Audacity或其他音訊處理軟體從採集到的語料中擷取單個命令詞,儲存為一個.wav檔案。
(3)在ubuntu PC上使用命令./do_pcm -i in.pcm -o out.pcm --norm對語料進行處理,得到的out.pcm則為一個處理好的語料檔案,如:
幅度調整範圍是-32767-72767
歸一化處理前好的兩個語料的對比(上方為處理前語料的音軌,下方為處理好語料的音軌):
頻譜圖對比:
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