1. 安装库 pip install python_speech_features 2. 代码: #!/usr/bin/env python from python_speech_features import logfbank from python ...
在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数。利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱。本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形。 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重 分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin lim声码器算法重建 ...
2019-07-17 04:52 0 1685 推荐指数:
1. 安装库 pip install python_speech_features 2. 代码: #!/usr/bin/env python from python_speech_features import logfbank from python ...
简介 梅尔倒频谱(MFC) 在声音处理中,梅尔倒频谱(MFC)表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 梅尔频率倒谱系数(MFCC)是所有构成MFC的系数。 倒谱和梅尔频率倒谱的区别 在梅尔倒频谱中,频带是等距地分布 ...
语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较 ...
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析 将时域信号 ...
引言 感知实验表明,人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内,而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的,在1000Hz以下为线性,在1000Hz以上为对数,这就使得人耳对低频比高频更敏感。 心理物理学研究表明,人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度 ...
librosa.filters.mel其norm选项默认为"slaney",意为每个三角形滤波器的面积相同。 怎么绘制这个滤波器组的示意图呢? 在百度里面搜索 "Mel-filter bank with same bank area",发现stackoverflow里面有一个相关问题 ...
Python进行FFT频谱分析 声明:本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389 目录 Python进行FFT频谱分析 FFT点数分析 Cosine信号波形 周期方波信号波形 复合信号进行FFT ...
首先补充: randn()函数用来产生正态分布的随机数或矩阵 conj()函数用来求负数的共轭:如果Z是一个复数组,那么conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)其中real(Z),imag(Z)分别代表Z的实部和虚部 1.首先看一下频谱分析下,频谱图像展现的特征: x ...