葡萄牙语识别

葡萄牙语是一种使用广泛的语言，主要分布在葡萄牙、巴西、安哥拉、莫桑比克等国家和地区。在语音识别中，辨别葡萄牙语可以极大地提升应用的效果。本文将介绍一种基于深度学习的葡萄牙语识别技术，并提供代码示例。

1. 数据集准备

首先，需要获取相应的数据集。推荐使用Common Voice dataset，其中包含了多种语言的语音文件和文字转录。具体而言，我们需要下载葡萄牙语的部分。该数据集被分为train、dev和test三部分，其中train用于训练模型，dev用于调参验证，test用于最终评估。

2. 特征提取

在将语音数据输入神经网络前，需要将其转换为数字形式。本文使用Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征提取方法。在使用MFCC前需要进行预处理，包括音频数据预处理（例如，将采样率转为16kHz）、预加重（使用高通滤波器）和分帧（通常帧长为25ms，帧移为10ms）。然后，通过傅里叶变换将每一帧转换到频率域，并计算每个频段的功率谱。通过梅尔滤波，将功率谱映射到一组线性刻度的梅尔频率，然后通过离散余弦变换将梅尔频率转换为MFCC。

代码示例：

import librosa
import numpy as np
from python_speech_features import mfcc

def extract_features(filepath):
    y, sr = librosa.load(filepath, sr=16000)
    y_preemph = librosa.effects.preemphasis(y)
    frames = librosa.util.frame(y_preemph, frame_length=int(0.025*sr), hop_length=int(0.01*sr)).astype(np.float32)
    frames *= np.hamming(frames.shape[0])
    spec = np.abs(np.fft.rfft(frames))**2
    melfb = librosa.filters.mel(sr, spec.shape[1], fmin=0, fmax=8000)