语音识别 三维语谱图 时频幅三维图 图1 图2 图3 数据处理过程 使用基于线性相关系数的基音周期提取算法计算出准确的基音周期; 在分析点取整周期对应的样点数据为一帧; 为提高频率分辨率,将一帧单周期数据重复拼接到多于1024个点(8K采样); 进行1024点加 ...
语音信号语谱图相关 语音信号语谱图相关 .时域图 .频域图 .时域图与频域图的关系 FFT 正弦波相关 一个矩形波的时域与频域 FFT过程 相位谱相关 总结 .语谱图 语谱图形成过程 第 步,分帧与FFT 第 步,作周期图 第 步,生成语谱图 语谱图分类 .窄带语谱: .宽带语谱: .从宽带与窄带语谱图中看基因频率和共振峰 语谱图就是语音频谱图,一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图,因此只要有足 ...
2020-06-06 11:49 0 1818 推荐指数:
语音识别 三维语谱图 时频幅三维图 图1 图2 图3 数据处理过程 使用基于线性相关系数的基音周期提取算法计算出准确的基音周期; 在分析点取整周期对应的样点数据为一帧; 为提高频率分辨率,将一帧单周期数据重复拼接到多于1024个点(8K采样); 进行1024点加 ...
语谱图 生成语谱图的前提: 在一段时间内(如10~30ms,即所谓一帧内)可以认为频谱是不变的。【blog链接】 如何理解在一段时间内频谱是不变的? 先看图: 上图引自《傅里叶变换终极解释》 理解:对于频率方向上的若干个频率,当在时间方向上前进一段10-30ms的距离时 ...
1.读取音频文件 [cleanAudio,fs] = audioread('SA1W.WAV'); %cleanAudio 为音频文件按照采样频率fs存储在计算机的数字信号(一维数据),其值代表幅度值。 2.设置窗口函数、帧长、帧移 windowLength = 256;%帧 ...
1、语音信号处理之时域分析-音高追踪及其Python实现 2、语音信号处理之时域分析-音高及其Python实现 参考: 1、NumPy ...
数字信号处理课设,我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理,并将其所有功能集中于下图界面中: 这个界面涉及功能众多,其中包括语音信号的观察分析、音色变换、AM调制解调、减抽样、加噪去噪、相频分析和幅频滤波等,最重要的是对MATLAB中函数的掌握,通过不同函数的组合实现你想要实现的功能 ...
最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号。fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案。 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram ...
语音信号的端点检测方法有很多种,简单的方法可以直接通过计算出声音的音量大小,找到音量大于某个阈值的部分,认为该部分为需要的语音信号,该部分与阈值的交点即为端点,其余部分认为非语音帧。 计算音量 计算音量的方法有两种,一种是以帧为单位(每一帧包含多个采样点),将该帧内的所有采样点的幅值的绝对值 ...
作者:凌逆战 时间:2019年11月1日 博客园地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10078200.html 音频信号的读写、播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http ...