【源码】基于Python的语音识别模型训练系统

项目简介

本项目是基于Python的语音识别模型训练系统，借助深度学习技术达成高效语音识别，覆盖了从数据集构建、模型选择、特征提取到模型训练、评估和验证的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据集构建：支持中英文数据集构建，包含不同信噪比的噪声数据以增强模型泛化能力，数据集分为训练集、测试集和验证集保证训练全面性。
2. 模型选择：支持DNN、LSTM和CNN等深度学习模型，模型设计兼顾计算资源限制，追求精简模型的同时保证高准确率。
3. 特征提取：采用Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征，当前设定为14维。
4. 训练与评估：提供详细训练代码，支持多种损失函数，有测试和验证模块确保准确评估模型性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，安装必要Python库（具体依赖参考requirements.txt）。
2. 数据集准备：按项目要求构建数据集，保证完备性和一致性，将数据集放在data目录下并按项目结构组织。
3. 模型选择与训练：按需选择合适模型（DNN、LSTM、CNN），运行train.py进行模型训练，通过options.py配置训练参数。
4. 模型评估：用eval.py测试训练好的模型，通过metrics.py中的评估指标查看模型性能。
5. 验证与优化：使用验证集验证模型保证泛化能力，根据验证结果调整模型参数或数据集进行优化。

下载地址

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