发表评论取消回复
相关阅读
相关 音频-特征提取:①幅度谱(短时傅里叶变换谱/STFT)、②梅尔频谱(mel-spectrogram)、③梅尔倒谱(MFCC)【在梅尔频谱上取对数,做DCT(离散余弦变换)变换,得梅尔倒谱】
![在这里插入图片描述][0319ff6c266c4cd8a180049ab3beacf2.png_pic_center] 原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号
相关 语音信号处理-概念(三):FBank特征、MFCC特征(梅尔频率倒谱系数)【由于二者蕴含信息较少,已不适合这个大数据时代。但有些任务由于其本身的特殊性质,还是会使用到MFCC谱。如情感语音转换任务】
语音识别的第一步是特征提取,也就是提取语音信号中有助于理解语言内容的部分而丢弃掉其它的东西(比如背景噪音和情绪等等)。 语音的产生过程如下:语音信号是通过肺部呼出气体,然后通
相关 #语音信号处理基础(十一)——梅尔倒谱系数的提取
文章目录 1.Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 2.梅尔参数的提取 1.Mel频
相关 # 语音信号处理基础(十)——梅尔倒谱系数
文章目录 1.定义 2.Mel频率分析 3.编写Mel滤波器函数 1.定义 在语音识别(SpeechRecognition
相关 音频特征-梅尔频率倒谱系数(MFCC)详解
总结一些关于MFCC写的比较好的资源: 1. MFCC提取过程讲解的非常详细,形象(图表多): [http://blog.csdn.net/zouxy09/articl
相关 语音特征参数MFCC的提取过程
对语音特征参数MFCC的提取过程不是很了解,最近做实验需要自己手动去提取,所以借此机会,深入的学习了一下,所以记录下来,希望能够对日后的学习有一定的帮助。 [传送门:http
相关 基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)
本项目将使用Pytorch,实现一个简单的的音频信号分类器,可应用于机械信号分类识别,鸟叫声信号识别等应用场景。 项目使用librosa进行音频信号处理,backbone使用
相关 PowerPC家族谱系详解
随着PowerPC的发展,使用PowerPC构架的处理器已经形成了庞大的家族,在通信、工控、航天国防等要求高性能和高可靠性的领域得到广泛应用,是一颗“贵族的芯片”。目前几乎没有
相关 【声学特征】梅尔频率倒谱系数(MFCC)
转载自:[语音特征参数MFCC提取过程详解][MFCC]。 参考文章:[梅尔频率倒谱系数(MFCC) 学习笔记][MFCC_]、[声学特征(二) MFCC特征原理][MFCC
相关 MFCC:Mel频率倒谱系数(语音识别)
概述: MFCC:Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算
还没有评论,来说两句吧...