【源码】基于Python和树莓派的音频识别系统

项目简介

这是一个基于树莓派（Raspberry Pi）的音频识别系统，借助用户的语音输入来识别并响应相应动作，采用隐马尔可夫模型（HMM）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行音频特征识别。

项目的主要特性和功能

1. 音频录制：可通过GPIO按键触发录制用户音频。
2. 音频特征提取：运用MFCC算法从录制音频中提取特征。
3. 音频分类：构建和训练GMM - HMM模型，识别不同音频特征并映射到对应动作标签。
4. 实时响应：按下特定GPIO按键并说出关键词，系统能识别并执行相应动作。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保树莓派已安装python_speech_features、hmmlearn、numpy、pyaudio和RPi.GPIO等必要依赖库。
2. 代码下载：从项目代码仓库下载LearningRaspberryPi文件夹及其子文件夹中的代码文件。
3. 配置：按需对代码中的常量（如GPIO引脚号）进行配置。
4. 运行程序：运行final.py文件，程序进入监听状态，等待GPIO按键触发。
5. 测试：按下指定GPIO按键，说出预设关键词，观察系统是否正确识别并执行相应动作。

注意事项

1. 依赖库：确保所有必要的库都已正确安装，否则代码可能无法正常运行。
2. GPIO引脚：确保使用的GPIO引脚号正确，且该引脚与实际硬件连接匹配。
3. 音频识别模型：为提高识别准确率，可能需收集更多音频样本进行模型训练。
4. 测试环境：在实际部署前，在安静环境中进行测试，确保系统能正确识别音频。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】