1、任务背景：对不同事物咀嚼声音进行分类
2、算法模型：基于CNN的语音分类，原始语音信息提取为fbank特征，输入CNN卷积池化，再训练分类
3、需要的环境：
TensorFlow：一种人工智能训练框架，学习链接
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
keras：也是一种人工智能框架，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。目前封装有全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM等算法。学习链接
https://keras.io/zh/
sklearn：Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。学习链接
https://www.jianshu.com/p/6ada34655862
librosa：Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包。学习链接
https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/79603994
4、数据集:
训练集：http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531887/train_sample.zip
测试集：http://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/531887/test_a.zip
5、baseline源码:
https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/FoodVoiceRecognition
6、知识拓展：
常用语音特征：MFCC、fbank、语谱图、PLP、CQCC
语音格式：WAV、PCM、MP3
MFCC提取过程，转引至：https://blog.csdn.net/wudibaba21/article/details/108863431
语音参数提取特征
分帧 ——> 预增强 ——> 加窗 ——> 添加噪声 ——> FFT ——> Mel滤波 ——> 对数运算——> DCT
分帧
我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段，这一步称为分帧。一般取10-30ms为一帧，为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，要有帧迭(帧与帧之间需要重叠一部分)。 一般取帧长的一半作为帧移，也就是每次位移一帧的二分之一后再取下一帧，这样可以避免帧与帧之间的特性变化太大。通常的选择是25ms每帧，帧迭为10ms。接下来的操作是对单帧进行的。
要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里叶变换适用于分析平稳的信号。在语音识别中，一般把帧长取为10~30ms，这样一帧内既有足够多的周期，又不会变化太剧烈。每帧信号通常要与一个平滑的窗函数相乘，让帧两端平滑地衰减到零，这样可以降低傅里叶变换后旁瓣的强度，取得更高质量的频谱。帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠，否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。傅里叶变换是逐帧进行的，为的是取得每一帧的频谱。一般只保留幅度谱，丢弃相位谱。
预增强
预增强以帧为单位进行，目的在于加强高频。数学公式如下：
s(n)=s(n)−k∗s(n−1),∀n∈Ns(n)=s(n)−k∗s(n−1),∀n∈N
k是预增强系数，范围为[0, 1)，常用0.97，N是每一帧的长度，从公式可以看出每一帧的第一个数需要特殊处理。
加窗
语音在长范围内是不停变动的，没有固定的特性无法做处理，所以将每一帧代入窗函数，窗外的值设定为0，其目的是消除各个帧两端可能会造成的信号不连续性。常用的窗函数有方窗、汉明窗等，根据窗函数的频域特性，常采用汉明窗，其对应的窗函数如下：
s′n=(0.54−0.46cos(2π(n−1)N−137))snsn′=(0.54−0.46cos(2π(n−1)N−137))sn
加窗过程其实就是将data[0:n-1]与w[0:n-1]对应相乘。
注意：预增强和加窗同时使用时，要首先进行预增强
添加随机噪声
有时候我们需要进行数据增强，会手动合成一些音频。某些人工合成(使用软件)的音频可能会造成一些数字错误，诸如underflow或者overflow。 这种情况下，通过添加随机噪声可以解决这一类问题。公式如下：
s(n)=s(n)+q∗rand()s(n)=s(n)+q∗rand()
q用于控制添加噪声的强度，rand() 产生[ -1.0, 1.0 )的随机数。
注意：Kaldi中是在分帧之后的下一步添加随机噪声
FBank
背景
人耳对声音频谱的响应是非线性的，经验表明：如果我们能够设计一种前端处理算法，以类似于人耳的方式对音频进行处理，可以提高语音识别的性能。FilterBank分析就是这样的一种算法。FBank特征提取要在预处理之后进行，这时语音已经分帧，我们需要逐帧提取FBank特征。
提取FBank特征
傅里叶变换
我们分帧之后得到的任然是时域信号，为了提取FBank特征，首先需要将时域信号转换为频域信号。傅里叶变换可以将信号从时域转到频域。傅里叶变换可以分为连续傅里叶变换和离散傅里叶变换，因为我们用的是数字音频（而非模拟音频），所以我们用到的是离散傅里叶变换。
快速傅里叶变换(fft)
我们分帧之后得到的仍然是时域信号，为了提取fbank特征，首先需要将时域信号转换为频域信号。傅里叶变换可以将信号从时域转到频域。傅里叶变换可以分为连续傅里叶变换和离散傅里叶变换，因为我们用的是数字音频（而非模拟音频），所以我们用到的是离散傅里叶变换。数学公式如下：
X(k)=∑j=1Nx(j)w(j−1)(k−1)NX(k)=∑j=1Nx(j)wN(j−1)(k−1)
公式比较难以理解，可以想象一下傅里叶级数，一个函数可以用其他基本函数组合逼近。从公式可以看出，傅里叶变化的计算复杂度较高，因此我们通常使用的是快速傅里叶变换（fft）。
信号频率 : 组合产生复杂信号的简单信号的频率，通常简单信号平率范围很广
采样频率 : 模拟到数字的转换过程中，需要对模拟信号进行采样，每秒内的采样点数量就是采样频率
Nyquist定理(奈奎斯特): 如果想要从数字信号无损转到模拟信号，我们需要以最高信号频率的2倍的采样频率进行采样。通常人的声音的频率大概在3kHz~4kHz ，因此语音识别通常使用8k或者16k的wav提取特征。16kHz采样率的音频，傅里叶变换之后的频率范围为0-8KHz。
计算能量谱
傅里叶变换完成后，我们得到的是频域信号，每个频带范围的能量大小不一，不同音素的能量谱不一样。有两种计算方法：
magnitude = sqrt(real*real + image*image)
power = real*real + image*image
注意：htk同时支持这两种方式，kaldi只支持第二种
Mel滤波
Mel滤波的过程如下图：
图中三角窗口表示滤波窗口。三角窗口可以覆盖从0到Nyquist的整个频率范围，通常我们会设定频率上限和下限，屏蔽掉某些不需要或者有噪声的频率范围。三角形的数量表示Mel滤波之后特征向量的维度,一般取40个。
M(b)=∑j=1bjmelb(j)∗mb(j)M(b)=∑j=1bjmelb(j)∗mb(j)
关于这一部分的详细情况，每个三角形对应的滤波系数可以查看
Mel系数计算， 滤波计算参考滤波计算
mel倒谱公式：
Mel(f)=2595∗log10(1+f700)Mel(f)=2595∗log10(1+f700)
对数运算
Mlog(b)=log(M(b))Mlog(b)=log(M(b))
这一步就是取上一步结果的对数。简单点理解，它是对纵轴的放缩，可以放大低能量处的能量差异；更深层次地，这是在模仿倒谱（cepstrum）的计算步骤。
mfcc
FBank特征已经很贴近人耳的响应特性，但是仍有一些不足：FBank特征相邻的特征高度相关（相邻滤波器组有重叠），因此当我们用HMM对音素建模的时候，几乎总需要首先进行倒谱转换，通过这样得到MFCC特征。
MFCC特征的提取是在FBank特征的基础上再进行离散余弦变换， 因此前面几步和FBank一样.
离散余弦变换(DCT)
假设做完取Log之后，我们得到N维的特征向量Mlog。离散余弦变换公式如下：
N是取Log之后的特征维度，M 是 DCT(离散余弦变换)之后的特征维度。DCT的实质是去除各维信号之间的相关性，将信号映射到低维空间。
离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）是傅里叶变换的一个变种，好处是结果是实数，没有虚部。DCT还有一个特点是，对于一般的语音信号，这一步的结果的前几个系数特别大，后面的系数比较小，可以忽略。上面说了一般取40个三角形，所以DCT的结果也是40个点；实际中，一般仅保留前12~20个，这就进一步压缩了数据。
均值方差归一化(CMVN)
实际情况下，受不同麦克风及音频通道的影响，会导致相同音素的特征差别比较大，通过CMVN可以得到均值为0，方差为1的标准特征。均值方差可以以一段语音为单位计算，但更好的是在一个较大的数据集上进行计算，这样识别效果会更加稳健。Kaldi中计算均值和方差的代码compute-cmvn-stats.cc， 归一化apply-cmvn.cc。
fbank与mfcc的比较
fbank特征更多是希望符合声音信号的本质，拟合人耳的接收特性。
DCT是线性变换，会丢失语音信号中原本的一些高度非线性成分。在深度学习之前，受限于算法，mfcc配GMMs-HMMs是ASR的主流做法。当深度学习方法出来之后，由于神经网络对高度相关的信息不敏感，mfcc不是最优选择，经过实际验证，其在神经网络中的表现也明显不如fbank。
有人质疑是否需要傅里叶变换，其根据是傅里叶变换也是一种线性变换，也会使得语音信号中的非线性成分丢失，因此是不是有可能对时域信号进行直接处理的效果会更好。经实验证明，信号经过傅里叶变换后比直接处理时域信号的效果更好，这是因为傅里叶变换本身不容易被拟合，不可避免地会增加模型的复杂度。此外，傅里叶变换是在短时上应用的，可以假设信号在短时内是线性的，因此，傅里叶变换的线性不会造成很严重的问题。