[파이썬][AI Chatbot] SpeechRecognition의 음성 데이터 분류 및 음성 특성 추출을 위한 python 예제

18 Aug 2023

챗봇

SpeechRecognition 라이브러리는 기본적으로 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 목적으로 사용되지만, 음성 데이터의 분류나 음성 특성 추출을 위해서는 다른 라이브러리나 기술을 활용해야 합니다. 예를 들어, 음성 데이터의 분류를 위해 딥러닝 모델을 사용하거나, 음성 특성 추출을 위해 MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients)와 같은 특성을 추출할 수 있습니다. 아래는 음성 데이터 분류와 음성 특성 추출을 위한 예제 코드입니다.

음성 데이터 분류를 위한 예제:

음성 데이터 분류를 위해서는 음성 데이터에 대한 특징을 추출한 후, 이를 분류 모델에 입력으로 사용할 수 있습니다. 아래 예제는 음성 데이터를 MFCC 특성으로 변환한 후, SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하여 음성 데이터를 분류하는 예제입니다.

    `import os
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    import speech_recognition as sr
    
    recognizer = sr.Recognizer()
    
    # 음성 데이터 불러오기
    def load_data(data_dir):
        data = []
        labels = []
    
        for label in os.listdir(data_dir):
            label_dir = os.path.join(data_dir, label)
            for audio_file in os.listdir(label_dir):
                audio_path = os.path.join(label_dir, audio_file)
                with sr.AudioFile(audio_path) as source:
                    audio = recognizer.record(source)
                    data.append(audio)
                    labels.append(label)
    
        return data, labels
    
    data_dir = "path/to/your/data"
    data, labels = load_data(data_dir)
    
    # MFCC 특성 추출
    def extract_mfcc_features(data):
        features = []
        for audio in data:
            mfcc = extract_mfcc(audio)
            features.append(mfcc)
        return np.array(features)
    
    def extract_mfcc(audio):
        # MFCC 추출 로직 구현
        pass
    
    mfcc_features = extract_mfcc_features(data)
    
    # 데이터 분할 및 분류 모델 학습
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mfcc_features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
    
    clf = SVC()
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 예측 및 평가
    y_pred = clf.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print("Accuracy:", accuracy)` 

음성 특성 추출을 위한 예제:

음성 특성 추출을 위해 MFCC와 같은 특성을 추출하는 과정을 다루는 예제입니다.

    `import librosa
    
    def extract_mfcc(audio_path):
        y, sr = librosa.load(audio_path)
        mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
        return mfccs
    
    audio_path = "path/to/audio.wav"
    mfcc_features = extract_mfcc(audio_path)
    print("MFCC Features:", mfcc_features)` 
    

위의 코드는 음성 데이터의 분류와 음성 특성 추출을 다루는 예제입니다. 실제로는 음성 데이터 분류를 위해서는 딥러닝 모델을 구성하거나 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 음성 특성 추출은 librosa와 같은 라이브러리를 사용하여 MFCC와 같은 특성을 추출하는 방법을 포함합니다.