原文:语音识别之特征参数提取(一)

语音识别对特征参数有如下要求: .能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量 .能够符合或类似人耳的听觉感知特性 .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: 线性预测分析 LinearPredictionCoefficients,LPC 拟人类的发声原理,通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系统的传递函数跟全极点的数字滤波器是相似的,通常用 个极点就可以描述 ...

2020-05-25 12:17 0 2148 推荐指数:

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语音识别特征提取

, 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 ...

Wed Aug 12 02:12:00 CST 2020 0 1519
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 ...

Mon Aug 24 07:02:00 CST 2020 0 561
MFCC特征参数提取流程概述

  一 概念概述:   在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现 ...

Mon Oct 15 22:05:00 CST 2018 0 5887
语音识别中的MFCC的提取原理和MATLAB实现

一、首先让我们借用并澄清几个语音学中的概念 1.临界频带与听觉掩蔽 听觉临界频带:设纯音频率为,用噪声(设频率为)掩蔽纯音时,在噪声湮没的纯音的过程中,起作用的是频率在以内的噪声,称为临界频带。即当噪声的频率处于上述区间时,人耳会听不见该纯音,即此频率的噪声对该纯音的听觉造成掩蔽。而频率在区间 ...

Sat Sep 29 07:14:00 CST 2018 0 2930
语音识别-TDNN

近来在了解卷积神经网络(CNN),后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络(TDNN)影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年,在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率,高于HMM的93.7%。是CNN的先驱 ...

Mon Jan 14 01:11:00 CST 2019 0 1274
Python 语音识别

调用科大讯飞语音听写,使用Python实现语音识别,将实时语音转换为文字。 参考这篇博客实现的录音,首先在官网下载了关于语音听写的SDK,然后在文件夹内新建了两个.py文件,分别是get_audio.py和iat_demo.py,并且新建了一个存放录音的文件夹 ...

Wed Aug 07 22:15:00 CST 2019 0 706
语音识别 -- 概述

1. 语音合成zhrtvc:https://github.com/KuangDD/zhrtvc 2.离线语音识别 vosk+kaldi:https://alphacephei.com/vosk/ tacotron:https://github.com/keithito/tacotron ...

Fri Nov 20 19:18:00 CST 2020 0 607
语音识别基础

首先我们要知道语音的产生过程 由肺产生向外的气流,完全放松时声带张开,就是平时的呼吸。如果声带一张一合(振动)形成周期性的脉冲气流。这个脉冲气流的周期称之为——基音周期(题主所言因音色不同导致的频率不同,事实上音色的大多是泛频上的差异,建立在基频之上,这个基频就是基音周期了,泛频可以忽略 ...

Mon Apr 17 22:51:00 CST 2017 0 1726
 
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