音频特征提取——常用音频特征
作者：桂。 时间：2017-05-05 21:45:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815217.html 前言 主要总结一下常用的音频特征，并给出具体的理论分析及代码。 一、过零率 过零率的表达式 ...
原文：音频特征提取方法和工具汇总
本文首发于：行者AI 绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从 世纪 年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。 . 音频特征的类别 认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分： 特征是由模型从信号中直 ...
2021-01-11 17:54 0 867 推荐指数：
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参考 【librosa】及其在音频处理中的应用 librosa官方文档 liborosa源码 Overview: module code log-spectrogram 计算log-scaled spectrogram，librosa库中并没有现成的函数 ...
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作者：桂。 时间：2017-05-06 11:20:47 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html 前言 本文主要记录librosa工具包的使用，librosa在音频、乐音信号的分析中经常用到，是python ...
音频特征提取——pyAudioAnalysis工具包
作者：桂。 时间：2017-05-04 18:31:09 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取，最近在看音频特征提取的内容，用到一个python下的工具 ...
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： 提取特征点：搜索高斯尺度空间对于尺度和旋转不变的极值点； 特征点主方向确定：利用特征点邻域的 ...
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文本特征提取方法研究 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘 ...
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plp特征提取原理和方法
LPC(Linear Predictive Coding，线性预测分析)：由于语音信号的发音特性，提取特征后的帧与帧之间是不独立的，那么我们可以用前面的帧或后面的帧预测当前帧。所求的的预测系数就是我们要用到的特征。线性预测分析中，我们可以用一个全极点滤波器为声道响应函数建模， 即y(z)=x ...