音声認識処理を行う為の前処理について

import librosa

# 音声データの読み込み
audio_data, sample_rate = librosa.load("audio.wav", sr=16000)

import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# STFTを計算
spectrogram = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(audio_data), ref=np.max)

# STFTの表示
librosa.display.specshow(spectrogram, sr=sample_rate, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.show()

# メルフィルタバンクの計算
mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(audio_data, sr=sample_rate, n_mels=128)

# メルスペクトログラムの表示
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max), y_axis='mel', fmax=8000, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.show()

# ログメルフィルタバンクエナジーの計算
log_mel_energy = librosa.feature.mfcc(audio_data, sr=sample_rate, n_mfcc=13)

# ログメルフィルタバンクエナジーの表示
librosa.display.specshow(log_mel_energy, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.show()

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 音声データの読み込み
input_audio_file = "input_audio.wav"
y, sr = librosa.load(input_audio_file, sr=None)

# MFCCの抽出
mfccs = librosa.feature.mfcc(y, sr=sr, n_mfcc=13)

# メルスペクトログラムの表示
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(mfccs, ref=np.max), y_axis='mel', x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram (MFCCs)')
plt.show()

import numpy as np
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# ノイズの削減関数
def apply_spectral_subtraction(y, noise, alpha=2.0):
    # 音声とノイズのスペクトルを取得
    D = librosa.stft(y)
    N = librosa.stft(noise)

    # スペクトルサブトラクション
    magnitude = np.abs(D) - alpha * np.abs(N)
    magnitude = np.maximum(magnitude, 0.0)  # 負の値を0にクリップ

    # 逆STFTでノイズ削減された音声を取得
    y_reduced = librosa.istft(magnitude * np.exp(1j * np.angle(D)))

    return y_reduced

# 音声データの読み込み
input_audio_file = "input_audio.wav"
y, sr = librosa.load(input_audio_file, sr=None)

# ノイズデータの読み込み（例: ノイズが含まれる背景音）
noise_audio_file = "background_noise.wav"
noise, _ = librosa.load(noise_audio_file, sr=None, duration=len(y)/sr)

# ノイズの削減を適用
y_reduced = apply_spectral_subtraction(y, noise, alpha=2.0)

# グラフで表示
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(3, 1, 1)
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title('Original Audio')

plt.subplot(3, 1, 2)
librosa.display.waveshow(noise, sr=sr)
plt.title('Noise')

plt.subplot(3, 1, 3)
librosa.display.waveshow(y_reduced, sr=sr)
plt.title('Reduced Noise')

plt.tight_layout()
plt.show()

import librosa
import numpy as np

def normalize_audio(audio_file):
    # 音声データの読み込み
    y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

    # 最大振幅を取得
    max_amplitude = np.max(np.abs(y))

    # 正規化
    normalized_audio = y / max_amplitude

    return normalized_audio, sr

# 使用例
input_audio_file = "sample_audio.wav"
normalized_audio, sr = normalize_audio(input_audio_file)

# 正規化前の音声データの振幅表示
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title('Original Audio')

# 正規化後の音声データの振幅表示
plt.subplot(2, 1, 2)
librosa.display.waveshow(normalized_audio, sr=sr)
plt.title('Normalized Audio')

plt.tight_layout()
plt.show()

import speech_recognition as sr

def integrate_language_model(audio_file, language_model):
    # 音声データの読み込み
    r = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(audio_file) as source:
        audio_data = r.record(source)
    
    # 音声認識を実行
    recognized_text = r.recognize_google(audio_data)

    # 言語モデルを統合
    processed_text = process_with_language_model(recognized_text, language_model)

    return processed_text

def process_with_language_model(text, language_model):
    # ここで言語モデルに基づいた処理を行う
    # 例えば、キーワードの追加、文脈の考慮、意味解析など

    # 仮の例として、"病院"という単語が含まれていたら、"医療施設"に置き換える
    processed_text = text.replace("病院", "医療施設")

    return processed_text

# 使用例
audio_file = "sample_audio.wav"
language_model = "sample_language_model"

processed_text = integrate_language_model(audio_file, language_model)
print("Processed Text:", processed_text)