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滦南县，河北省财政直管县 [1]  ，隶属河北省唐山市，位于河北省东北部，南临渤海，背靠京津，县域面积1482.6平方千米。 [2]  滦南县属暖温带半湿润季风型大陆性气候区， [3]  辖16个镇、1个街道 [4]  县政府驻友谊路街道。 [5]  截至2017年末，滦南县户籍总人口571357人。 [3] 

唐开元二十八年（740年），设马城县，1963年，恢复滦南县建置。 [2]  县境内唐港高速公路、沿海高速公路横亘东西，迁曹铁路、坨港铁路、滦海公路、迁曹公路、水曹铁路、迁曹髙速纵贯南北。 [3]  县境内有北河公园、潘家戴庄惨案纪念馆等旅游景点。 [6-7] 

2017年12月13日，滦南县获评第一届河北省文明县城。 [8]  2019年2月2日，被文化和旅游部命名为2018-2020年度“中国民间文化艺术之乡”。 [9]  2020年7月，全国爱卫会确认滦南县为2019年国家卫生县城。 [10] 

2018年，滦南县地区生产总值370亿元，比上年增长7%；固定资产投资201.6亿元，同比增长12.5%；公共财政预算收入12.66亿元，同比增长15%。

如何构建一个语音识别器

作者/Prateek Joshi

人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。个人博客地址：www.prateekj.com

语音识别是指识别和理解口语的过程。输入音频数据，语音识别器将处理这些数据，从中提取出有用的信息。语音识别有很多实际的应用，例如声音控制设备、将语音转换成单词、安全系统等。

自然中的声音信号多种多样。同一种语言中也有很多不同的语音。语音中有很多不同的元素，例如语言、情绪、语调、噪声、口音等，我们很难定义一组构成语音的规则。尽管语音有这么多变量，人类仍然可以很轻松地理解这些。现在，我们希望机器也能以同样的方式理解语音。

自动语音识别成为很多研究者重点关注的方向。因此，我们将学习如何构建一个语音识别器。

读取和绘制音频数据

这是一个好的开始，可以让我们很好地理解音频信号的基本结构。在开始之前，需要理解音频文件是实际音频信号的数字化形式，实际的音频信号是复杂的连续波形。为了将其保存成数字化形式，需要对音频信号进行采样并将其转换成数字。例如，语音通常以44100 Hz的频率进行采样，这就意味着每秒钟信号被分解成 44 100份，然后这些抽样值被保存。换句话说，每隔1/44100 s都会存储一次值。如果采样率很高，用媒体播放器收听音频时，会感觉到信号是连续的。

(1) 创建一个Python文件，并导入以下程序包：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.io import wavfile复制代码

(2) 使用wavfile包从input_read.wav中读取音频文件：

# 读取输入文件sampling_freq, audio = wavfile.read('input_read.wav')复制代码

(3) 打印这个信号的相关参数：

# 打印参数print '\nShape:', audio.shapeprint 'Datatype:', audio.dtypeprint 'Duration:', round(audio.shape[0] / float(sampling_freq), 3), 'seconds'复制代码

(4) 该音频信号被存储在一个16位有符号整型数据中。标准化这些值：

# 标准化数值audio = audio / (2.**15)复制代码

(5) 提取前30个值，并将其画出：

# 提取前30个值画图audio = audio[:30]复制代码

(6) X轴为时间轴。创建这个轴，并且X轴应该按照采样频率因子进行缩放：

# 建立时间轴x_values = np.arange(0, len(audio), 1) / float(sampling_freq)复制代码

(7) 将单位转换为秒：

# 将单位转换为秒x_values *= 1000复制代码

(8) 将其画出：

# 画出声音信号图形plt.plot(x_values, audio, color='black')plt.xlabel('Time (ms)')plt.ylabel('Amplitude')plt.title('Audio signal')plt.show()复制代码

(9) 全部代码已经包含在read_plot.py文件中。运行该代码，可以看到如下图所示的信号。

(10) 可以看到终端打印出如下图所示的结果。

将音频信号转换为频域

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