Я хочу написать программу распознавания звука. У меня есть алгоритм, но я не могу правильно прочитать голос с микрофона. У меня есть код от https://stackoverflow.com/, Ведьма читала данные из файла WAV, но я не знаю, как поместить необработанные данные WAV в двоичный вектор или массив. Поэтому в основном мне нужен двоичный вектор или массив, который содержит биты данных (1 или 0), и он должен быть длиной 2000-4000 бит. Как я могу это сделать?
(Я использую его с нейронной сетью Хопфилда)
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <cstdint>
using std::cin;
using std::cout;
using std::endl;
using std::fstream;
using std::string;
typedef struct WAV_HEADER
{
/* RIFF Chunk Descriptor */
uint8_t RIFF[4]; // RIFF Header Magic header
uint32_t ChunkSize; // RIFF Chunk Size
uint8_t WAVE[4]; // WAVE Header
/* "fmt" sub-chunk */
uint8_t fmt[4]; // FMT header
uint32_t Subchunk1Size; // Size of the fmt chunk
uint16_t AudioFormat; // Audio format 1=PCM,6=mulaw,7=alaw, 257=IBM Mu-Law, 258=IBM A-Law, 259=ADPCM
uint16_t NumOfChan; // Number of channels 1=Mono 2=Sterio
uint32_t SamplesPerSec; // Sampling Frequency in Hz
uint32_t bytesPerSec; // bytes per second
uint16_t blockAlign; // 2=16-bit mono, 4=16-bit stereo
uint16_t bitsPerSample; // Number of bits per sample
/* "data" sub-chunk */
uint8_t Subchunk2ID[4]; // "data" string
uint32_t Subchunk2Size; // Sampled data length
} wav_hdr;
// Function prototypes
int getFileSize(FILE* inFile);
int main(int argc, char* argv[])
{
wav_hdr wavHeader;
int headerSize = sizeof(wav_hdr), filelength = 0;
const char* filePath;
string input;
if (argc <= 1)
{
cout << "Input wave file name: ";
cin >> input;
cin.get();
filePath = input.c_str();
}
else
{
filePath = argv[1];
cout << "Input wave file name: " << filePath << endl;
}
FILE* wavFile = fopen(filePath, "r");
if (wavFile == nullptr)
{
fprintf(stderr, "Unable to open wave file: %s\n", filePath);
return 1;
}
//Read the header
size_t bytesRead = fread(&wavHeader, 1, headerSize, wavFile);
cout << "Header Read " << bytesRead << " bytes." << endl;
if (bytesRead > 0)
{
//Read the data
uint16_t bytesPerSample = wavHeader.bitsPerSample / 8; //Number of bytes per sample
uint64_t numSamples = wavHeader.ChunkSize / bytesPerSample; //How many samples are in the wav file?
static const uint16_t BUFFER_SIZE = 4096;
int8_t* buffer = new int8_t[BUFFER_SIZE];
while ((bytesRead = fread(buffer, sizeof buffer[0], BUFFER_SIZE / (sizeof buffer[0]), wavFile)) > 0)
{
/** DO SOMETHING WITH THE WAVE DATA HERE **/
cout << "Read " << bytesRead << " bytes." << endl;
}
delete [] buffer;
buffer = nullptr;
filelength = getFileSize(wavFile);
cout << "File is :" << filelength << " bytes." << endl;
cout << "RIFF header :" << wavHeader.RIFF[0] << wavHeader.RIFF[1] << wavHeader.RIFF[2] << wavHeader.RIFF[3] << endl;
cout << "WAVE header :" << wavHeader.WAVE[0] << wavHeader.WAVE[1] << wavHeader.WAVE[2] << wavHeader.WAVE[3] << endl;
cout << "FMT :" << wavHeader.fmt[0] << wavHeader.fmt[1] << wavHeader.fmt[2] << wavHeader.fmt[3] << endl;
cout << "Data size :" << wavHeader.ChunkSize << endl;
// Display the sampling Rate from the header
cout << "Sampling Rate :" << wavHeader.SamplesPerSec << endl;
cout << "Number of bits used :" << wavHeader.bitsPerSample << endl;
cout << "Number of channels :" << wavHeader.NumOfChan << endl;
cout << "Number of bytes per second :" << wavHeader.bytesPerSec << endl;
cout << "Data length :" << wavHeader.Subchunk2Size << endl;
cout << "Audio Format :" << wavHeader.AudioFormat << endl;
// Audio format 1=PCM,6=mulaw,7=alaw, 257=IBM Mu-Law, 258=IBM A-Law, 259=ADPCM
cout << "Block align :" << wavHeader.blockAlign << endl;
cout << "Data string :" << wavHeader.Subchunk2ID[0] << wavHeader.Subchunk2ID[1] << wavHeader.Subchunk2ID[2] << wavHeader.Subchunk2ID[3] << endl;
}
fclose(wavFile);
return 0;
}
// find the file size
int getFileSize(FILE* inFile)
{
int fileSize = 0;
fseek(inFile, 0, SEEK_END);
fileSize = ftell(inFile);
fseek(inFile, 0, SEEK_SET);
return fileSize;
}
Может быть несколько способов использования нейронной сети для расчета даже постеров и подачи этих постеров в Хопфилд, как описано в этой статье:
http://www.assta.org/sst/SST-92/cache/SST-92-NeuralNetworks-p14.pdf
Вторым подходом было бы просто преобразовать образцы в биты, что было бы более сложным, но и более интересным, как в следующих современных исследованиях:
Многоязычная обработка языка из байтов
Дэн Гиллик, Клифф Бранк, Ориол Виньялс, Амарнаг Субраманья
http://arxiv.org/abs/1512.00103
Вы должны иметь алгоритм обучения и сначала выбрать себя.
Других решений пока нет …