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94、tensorflow实现语音识别0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了94、tensorflow实现语音识别0,1,2,3,4,5,6,7,8,9，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含11836字，纯文字阅读大概需要17分钟。

内容图文

            ‘‘‘
            
Created on 2017年7月23日

@author: weizhen

            ‘‘‘
            #
            导入库
            from
            __future__
            import
             division,print_function,absolute_import

            import
             tflearn

            import
             speech_data

            import
             tensorflow as tf

            #
            定义参数
            
#
            learning rate是在更新权重的时候用，太高可用很快
            
#
            但是loss大，太低较准但是很慢
learning_rate=0.0001
training_iters=300000#STEPS
batch_size=64

width=20 #mfcc features
height=80 #(max) length of utterance
classes = 10  #digits#用speech_data.mfcc_batch_generator获取语音数据并处理成批次，
#然后创建training和testing数据
batch=word_batch=speech_data.mfcc_batch_generator(batch_size)
X,Y=next(batch)
trainX,trainY=X,Y
testX,testY=X,Y #overfit for now#4.建立模型
#speech recognition 是个many to many的问题
#所以用Recurrent NN
#通常的RNN，它的输出结果是受整个网络的影响的
#而LSTM比RNN好的地方是，它能记住并且控制影响的点，
#所以这里我们用LSTM
#每一层到底需要多少个神经元是没有规定的，太少了的话预测效果不好
#太多了会overfitting,这里普遍取128
#为了减轻过拟合的影响，我们用dropout,它可以随机地关闭一些神经元，
#这样网络就被迫选择其他路径，进而生成想对generalized模型
#接下来建立一个fully connected的层
#它可以使前一层的所有节点都连接过来，输出10类
#因为数字是0-9，激活函数用softmax,它可以把数字变换成概率
#最后用个regression层来输出唯一的类别，用adam优化器来使
#cross entropy损失达到最小#Network building
net=tflearn.input_data([None,width,height])
net=tflearn.lstm(net,128,dropout=0.8)
net=tflearn.fully_connected(net,classes,activation=‘softmax‘)
net=tflearn.regression(net,optimizer=‘adam‘,learning_rate=learning_rate,loss=‘categorical_crossentropy‘)


#5.训练模型并预测
#然后用tflearn.DNN函数来初始化一下模型，接下来就可以训练并预测，最好再保存训练好的模型
#Traing
### add this "fix" for tensorflow version erros
col=tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
for x in col:
    tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES,x)

model=tflearn.DNN(net,tensorboard_verbose=0)

while 1:  #training_iters
    model.fit(trainX, trainY, n_epoch=10, validation_set=(testX,testY), show_metric=True, batch_size=batch_size)
    _y=model.predict(X)
model.save("tflearn.lstm.model")
print(_y)

下面是训练的结果

Training Step: 3097  | total loss: [1m[32m1.51596[0m[0m | time: 1.059s
[2K
| Adam | epoch: 3097 | loss: 1.51596 - acc: 0.6324 | val_loss: 0.36655 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3098  | total loss: [1m[32m1.64602[0m[0m | time: 1.050s
[2K
| Adam | epoch: 3098 | loss: 1.64602 - acc: 0.5801 | val_loss: 0.36642 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3099  | total loss: [1m[32m1.54328[0m[0m | time: 1.052s
[2K
| Adam | epoch: 3099 | loss: 1.54328 - acc: 0.6206 | val_loss: 0.36673 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3100  | total loss: [1m[32m1.65763[0m[0m | time: 1.044s
[2K
| Adam | epoch: 3100 | loss: 1.65763 - acc: 0.5741 | val_loss: 0.36645 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
---------------------------------
Run id: E1W1VX
Log directory: /tmp/tflearn_logs/
---------------------------------
Training samples: 64
Validation samples: 64
--
Training Step: 3101  | total loss: [1m[32m1.56009[0m[0m | time: 1.328s
[2K
| Adam | epoch: 3101 | loss: 1.56009 - acc: 0.6167 | val_loss: 0.36696 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3102  | total loss: [1m[32m1.68916[0m[0m | time: 1.034s
[2K
| Adam | epoch: 3102 | loss: 1.68916 - acc: 0.5660 | val_loss: 0.36689 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3103  | total loss: [1m[32m1.58796[0m[0m | time: 1.044s
[2K
| Adam | epoch: 3103 | loss: 1.58796 - acc: 0.6078 | val_loss: 0.36627 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3104  | total loss: [1m[32m1.49236[0m[0m | time: 1.055s
[2K
| Adam | epoch: 3104 | loss: 1.49236 - acc: 0.6470 | val_loss: 0.36599 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3105  | total loss: [1m[32m1.60916[0m[0m | time: 1.028s
[2K
| Adam | epoch: 3105 | loss: 1.60916 - acc: 0.5995 | val_loss: 0.36535 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3106  | total loss: [1m[32m1.51083[0m[0m | time: 1.049s
[2K
| Adam | epoch: 3106 | loss: 1.51083 - acc: 0.6396 | val_loss: 0.36534 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3107  | total loss: [1m[32m1.63413[0m[0m | time: 1.066s
[2K
| Adam | epoch: 3107 | loss: 1.63413 - acc: 0.5865 | val_loss: 0.36566 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3108  | total loss: [1m[32m1.74167[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3108 | loss: 1.74167 - acc: 0.5373 | val_loss: 0.36556 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3109  | total loss: [1m[32m1.63324[0m[0m | time: 1.051s
[2K
| Adam | epoch: 3109 | loss: 1.63324 - acc: 0.5835 | val_loss: 0.36557 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3110  | total loss: [1m[32m1.75479[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3110 | loss: 1.75479 - acc: 0.5377 | val_loss: 0.36524 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
---------------------------------
Run id: 93CFSE
Log directory: /tmp/tflearn_logs/
---------------------------------
Training samples: 64
Validation samples: 64
--
Training Step: 3111  | total loss: [1m[32m1.64290[0m[0m | time: 1.320s
[2K
| Adam | epoch: 3111 | loss: 1.64290 - acc: 0.5839 | val_loss: 0.36560 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3112  | total loss: [1m[32m1.76515[0m[0m | time: 1.029s
[2K
| Adam | epoch: 3112 | loss: 1.76515 - acc: 0.5349 | val_loss: 0.36552 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3113  | total loss: [1m[32m1.65166[0m[0m | time: 1.050s
[2K
| Adam | epoch: 3113 | loss: 1.65166 - acc: 0.5814 | val_loss: 0.36609 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3114  | total loss: [1m[32m1.76346[0m[0m | time: 1.062s
[2K
| Adam | epoch: 3114 | loss: 1.76346 - acc: 0.5342 | val_loss: 0.36636 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3115  | total loss: [1m[32m1.65255[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3115 | loss: 1.65255 - acc: 0.5808 | val_loss: 0.36636 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3116  | total loss: [1m[32m1.55663[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3116 | loss: 1.55663 - acc: 0.6227 | val_loss: 0.36689 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3117  | total loss: [1m[32m1.67928[0m[0m | time: 1.051s
[2K
| Adam | epoch: 3117 | loss: 1.67928 - acc: 0.5729 | val_loss: 0.36726 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3118  | total loss: [1m[32m1.78375[0m[0m | time: 1.043s
[2K
| Adam | epoch: 3118 | loss: 1.78375 - acc: 0.5266 | val_loss: 0.36714 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3119  | total loss: [1m[32m1.67364[0m[0m | time: 1.041s
[2K
| Adam | epoch: 3119 | loss: 1.67364 - acc: 0.5724 | val_loss: 0.36725 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3120  | total loss: [1m[32m1.79457[0m[0m | time: 1.044s
[2K
| Adam | epoch: 3120 | loss: 1.79457 - acc: 0.5276 | val_loss: 0.36694 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
---------------------------------
Run id: YE812Z
Log directory: /tmp/tflearn_logs/
---------------------------------
Training samples: 64
Validation samples: 64
--
Training Step: 3121  | total loss: [1m[32m1.68830[0m[0m | time: 1.351s
[2K
| Adam | epoch: 3121 | loss: 1.68830 - acc: 0.5686 | val_loss: 0.36691 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3122  | total loss: [1m[32m1.79857[0m[0m | time: 1.022s
[2K
| Adam | epoch: 3122 | loss: 1.79857 - acc: 0.5227 | val_loss: 0.36642 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3123  | total loss: [1m[32m1.68557[0m[0m | time: 1.071s
[2K
| Adam | epoch: 3123 | loss: 1.68557 - acc: 0.5673 | val_loss: 0.36519 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3124  | total loss: [1m[32m1.58528[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3124 | loss: 1.58528 - acc: 0.6106 | val_loss: 0.36366 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3125  | total loss: [1m[32m1.49228[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3125 | loss: 1.49228 - acc: 0.6495 | val_loss: 0.36180 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3126  | total loss: [1m[32m1.41012[0m[0m | time: 1.052s
[2K
| Adam | epoch: 3126 | loss: 1.41012 - acc: 0.6846 | val_loss: 0.36061 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3127  | total loss: [1m[32m1.55866[0m[0m | time: 1.023s
[2K
| Adam | epoch: 3127 | loss: 1.55866 - acc: 0.6286 | val_loss: 0.35908 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3128  | total loss: [1m[32m1.46943[0m[0m | time: 1.044s
[2K
| Adam | epoch: 3128 | loss: 1.46943 - acc: 0.6657 | val_loss: 0.35735 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3129  | total loss: [1m[32m1.39050[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3129 | loss: 1.39050 - acc: 0.6992 | val_loss: 0.35632 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3130  | total loss: [1m[32m1.54006[0m[0m | time: 1.043s
[2K
| Adam | epoch: 3130 | loss: 1.54006 - acc: 0.6371 | val_loss: 0.35513 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
---------------------------------
Run id: YGRXY5
Log directory: /tmp/tflearn_logs/
---------------------------------
Training samples: 64
Validation samples: 64
--
Training Step: 3131  | total loss: [1m[32m1.45402[0m[0m | time: 1.336s
[2K
| Adam | epoch: 3131 | loss: 1.45402 - acc: 0.6702 | val_loss: 0.35442 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3132  | total loss: [1m[32m1.59202[0m[0m | time: 1.029s
[2K
| Adam | epoch: 3132 | loss: 1.59202 - acc: 0.6110 | val_loss: 0.35325 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3133  | total loss: [1m[32m1.50035[0m[0m | time: 1.070s
[2K
| Adam | epoch: 3133 | loss: 1.50035 - acc: 0.6499 | val_loss: 0.35195 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3134  | total loss: [1m[32m1.41417[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3134 | loss: 1.41417 - acc: 0.6849 | val_loss: 0.35042 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3135  | total loss: [1m[32m1.34060[0m[0m | time: 1.037s
[2K
| Adam | epoch: 3135 | loss: 1.34060 - acc: 0.7149 | val_loss: 0.34937 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3136  | total loss: [1m[32m1.47476[0m[0m | time: 1.039s
[2K
| Adam | epoch: 3136 | loss: 1.47476 - acc: 0.6574 | val_loss: 0.34826 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3137  | total loss: [1m[32m1.38535[0m[0m | time: 1.053s
[2K
| Adam | epoch: 3137 | loss: 1.38535 - acc: 0.6917 | val_loss: 0.34739 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3138  | total loss: [1m[32m1.51673[0m[0m | time: 1.063s
[2K
| Adam | epoch: 3138 | loss: 1.51673 - acc: 0.6413 | val_loss: 0.34637 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3139  | total loss: [1m[32m1.42892[0m[0m | time: 1.042s
[2K
| Adam | epoch: 3139 | loss: 1.42892 - acc: 0.6756 | val_loss: 0.34570 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
Training Step: 3140  | total loss: [1m[32m1.58217[0m[0m | time: 1.052s
[2K
| Adam | epoch: 3140 | loss: 1.58217 - acc: 0.6112 | val_loss: 0.34494 - val_acc: 1.0000 -- iter: 64/64
--
---------------------------------

这里边有一个死循环，具体怎么回事我也不太清楚。

下边是可视化训练，展示训练的图像

技术分享

原文：http://www.cnblogs.com/weizhen/p/7224168.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的94、tensorflow实现语音识别0,1,2,3,4,5,6,7,8,9全部内容，希望文章能够帮你解决94、tensorflow实现语音识别0,1,2,3,4,5,6,7,8,9所遇到的程序开发问题。如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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深度神经网络可解释性方法汇总，附 Tensorflow 代码实现【图】

深度神经网络可解释性方法汇总，附 Tensorflow 代码实现知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种，具体如下：1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下：https:...

手动实现TensorFlow的训练过程：示例【代码】

参考文献：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systemsl2_reg = keras.regularizers.l2(0.05) model = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(30, activation="elu", kernel_initializer="he_normal",kernel_regularizer=l2_reg),keras.layers.Dense(1, kernel_regularizer=l2_reg) ]) n_epochs = 5 batch_size = 32 n_steps = le...

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现AlexNet模型处理手写数字识别MNIST数据集【代码】【图】

import tensorflow as tf# 输入数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True)# 定义网络的超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 128 display_step = 5# 定义网络的参数 # 输入的维度 (img shape: 28*28) n_input = 784 # 标记的维度 (0-9 digits) n_classes = 10 # Dropout的概率，输出的可能性 dropout = ...

基于TensorFlow框架实现人工神经网络完成手写数字识别任务【多测师】【代码】【图】

使用人工神经网络完成手写数字识别任务。具体要求如下：（1）batch_size和step_num自定义，把loss值打印出来。（2）神经网络的层数、节点数目、激活函数自定义。（记录心得）（3）使用tensorboard把计算图显示出来。一、初始数据如下：batch_size=64lr = 0.01 #学习率step_num = 6000 #计算6000次计算的神经元层数是3层使用的是随机梯度下降算法 tf.train.GradientDescentOptimizer()计算出来的准确度为：0.717 二、参数调优过程...

深度学习趣谈：什么是迁移学习？（附带Tensorflow代码实现）【代码】【图】

一.迁移学习的概念什么是迁移学习呢？迁移学习可以由下面的这张图来表示：这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了！但是为什么可以这么做呢？二.为什么可以使用迁移学习?一般在图像分类的问题当中，卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征，比如物...

树莓派实现垃圾分类【深度学习图像识别】：keras+tensorflow【代码】

树莓派实现垃圾分类【深度学习图像识别】：keras+tensorflow 1.配置好ssh和vnc之后，换源：2.python虚拟环境配置3.安装tensorflow1.14.04.安装keras5.开始测试；import keras前面加import os就能忽略提示。系统环境：2020-08-20-raspios-buster-armhf-full 工程要求：Tensorflow 1.14.0 + Keras 2.2.4 + Python 3.7 1.配置好ssh和vnc之后，换源：第一步，先备份源文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak ...

基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习回归预测（以lstm为例）【代码】

基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习回归预测（以lstm为例）代码实现（能直接跑通本文中的代码） import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from general import *#import tensorflow as tf #from tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import * #from general import *tf.random.set_seed(22) np.random.seed(22) os.environ...

tensorflow实现python深度学习步骤——keras搭建网络八股sequential

搭建网络八股步骤 Import Train, test Model = tf.keras.models.Sequential 搭建网络结构 Model.compile 配置训练参数，告知优化器、损失函数、评测指标 Model.fit 配置训练过程，告知训练集的输入特征和标签、batch、迭代次数 Model.summary 具体步骤 1.Model = tf.keras.models.Sequential([网络结构]) 描述各层网络网络结构举例：拉直层：tf.kears.layers.Flatten() 全连接层：tf.kears.layers.Dense(神经元个数，activation=...

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94、tensorflow实现语音识别0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

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