前回は、2層ニューラルネットワークのパラメタ「重みとバイアス」をどのように学習させるか？でした。
ここではその学習に使う「訓練データ,訓練ラベル(訓練用教師ラベル)」として、音声データを取り扱うことにし、そのデータ作る実例を示します。

NumPyでのニューラルネットワーク3 (トレーニングデータ作成)

録音プログラム

録音はチャンクのサイズで読み取りが行われ、それの繰り返しで録音すべきデータだけを抽出する必要があります。
この抽出部分は、最終的な音声認識と部分でもまったく同じ抽出処理でなければなりません。
そこで、後で追加する認識ルーチンの呼び出しを考慮して作る。