欲知更多,请关注公众号:音频探险记 LPC 线性预测系数的基本思想:由于语音样点之间存在着相关性,那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测,即 其中就是要求的LPC,P表示预测阶数。 好处:可以得到声道模型及其模型参数的方法,广泛用于语音识别以及语音合成中。 LPCC LPCC ...
共振峰产生的原理及其在 音质上的体现,共振峰的分布位置是建立在声音产生媒介的共鸣物理结构基础上的 Resonant Physical Structure 。 无论是人声还是乐器,它们的声音特性都源自两个因素,一个是 发声系统,如人的 声带或乐器的振动 簧片,另一个是共鸣系统。乐器不同的共鸣系统使其在一定 频域中的分音的 振幅得以突出,这样,这些区域就产生了这个乐器所特有的共振峰值,这些共振峰值同 ...
2016-03-16 14:20 0 1777 推荐指数:
欲知更多,请关注公众号:音频探险记 LPC 线性预测系数的基本思想:由于语音样点之间存在着相关性,那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测,即 其中就是要求的LPC,P表示预测阶数。 好处:可以得到声道模型及其模型参数的方法,广泛用于语音识别以及语音合成中。 LPCC LPCC ...
摘要:本文指在详细介绍语音转化声学特征的过程,并详细介绍不同声学特征在不同模型中的应用。 本文分享自华为云社区《你真的懂语音特征背后的原理吗?》,作者: 白马过平川 。 语音数据常被用于人工智能任务,但语音数据往往不能像图像任务那样直接输入到模型中训练,其在长时域上没有明显的特征变化 ...
语音信号的线性预测编码(LPC) by Goncely 1 线性预测技术概述 线性预测编码是语音处理中的核心技术,它在语音识别、合成、编码、说话人识别等方面都得到了成功的应用。其核心思想是利用输入信号u和历史输出信号s的线性组合来估计输出序列s(n): 式中的ai和bj被称为预测系数 ...
webrtc代码在android和chromium项目中都有。但是android中的那个带有Android.mk,稍微修改下就能用ndk-build编译出libwebrtc_audio_preprocessing.so git clone https ...
语音识别对特征参数有如下要求: 1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量 2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性 3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号 常用特征提取方法有如下几种: (1)线性预测分析(LinearPredictionCoefficients ...
, 高频信号更容易衰减,预加重是个一阶高通滤波器,可以提高信号高频部分的能量 分帧, 语音信号短时平 ...
1.短时能量分析(音强),决定短时能量特性有两个条件:不同的窗口的形状和长度。窗长越长,频率分辨率越高,而时间分辨率越低(N为帧长,M为步长)。 *典型窗函数:矩形窗谱平滑性能好,但损失高频成分 ...
1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想。 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri、Microsoft Cortana ...