语音交互技术——语音信号特征提取
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 ...
原文：语音信号中的特征提取
原文链接地址：http: blog.csdn.net u article details 一 语音的产生简介 . 发音器官 人体的语音是由人体的发音器官在大脑的控制下做生理运动产生的。人体发音器官由三部分组成：肺和气管 喉 声道。 肺是语音产生的能源所在。气管连接着肺和喉，是肺与声道的联系通道。喉是由一个软骨和肌肉组成的复杂系统，其中包含着重要的发音器官 声带。声带为产生语音提供主要的激励源。声道 ...
2017-09-07 16:12 0 17790 推荐指数：
相关推荐
语音与深度学习(一)：python特征提取
准备工作 首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用 ...
基于MFCC的语音数据特征提取概述
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 ...
AI大语音（四）——MFCC特征提取
点击上方“AI大道理”，选择“置顶”公众号 —————— 1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral ...
语音识别之特征提取
, 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 ...
一些常用的语音特征提取算法
前言 语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现 ...
Torch：从特征提取到模型的语音识别
作者|Ayisha D 编译|VK 来源|Towards Data Science 这篇文章中，我们探讨从语音数据中提取的特征，以及基于这些特征构建模型的不同方法。 语音数字(Spoken digits)数据集是Tensorflow语音数据集的一个子集，它包括数字0-9之外的其他录音 ...
一些常用的语音特征提取算法
前言 语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现 ...