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声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移 拉勾IT课小编为大家分解：
通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。
案例：画出语音信号的波形和频率分布
# -*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import numpy.fft as nf
import ***.wavfile as wf
import matplotlib.pyplot as plt
sample_rate, sigs = wf.read('../machine_learning_date/freq.wav')
print(sample_rate) # 8000采样率
print(sigs.shape) # (3251,)
sigs = sigs / (2 ** 15) # 归一化
times = np.arange(len(sigs)) / sample_rate
freqs = nf.fftfreq(sigs.size, 1 / sample_rate)
ffts = nf.fft(sigs)
pows = np.abs(ffts)
plt.figure('Audio')
plt.subplot(121)
plt.title('Time Domain')
plt.xlabel('Time', fontsize=12)
plt.ylabel('Signal', fontsize=12)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=':')
plt.plot(times, sigs, c='dodgerblue', label='Signal')
plt.legend()
plt.subplot(122)
plt.title('Frequency Domain')
plt.xlabel('Frequency', fontsize=12)
plt.ylabel('Power', fontsize=12)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=':')
plt.plot(freqs[freqs >= 0], pows[freqs >= 0], c='orangered', label='Power')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
语音识别
梅尔频率倒谱系数(MFCC)通过与声音内容密切相关的13个特殊频率所对应的能量分布，可以使用梅尔频率倒谱系数矩阵作为语音识别的特征。基于隐马尔科夫模型进行模式识别，找到测试样本匹配的声音模型，从而识别语音内容。
