語音信號語譜圖相關 語音信號語譜圖相關 1.時域圖 2.頻域圖 3.時域圖與頻域圖的關系(FFT) 1)正弦波相關 2)一個矩形波的時域與頻域(FFT過程) 3)相位譜相關 4)總結 4.語譜圖 1)語譜圖形成過程 2)第1、2步,分幀與FFT ...
語音識別 三維語譜圖 時頻幅三維圖 圖 圖 圖 數據處理過程 使用基於線性相關系數的基音周期提取算法計算出准確的基音周期 在分析點取整周期對應的樣點數據為一幀 為提高頻率分辨率,將一幀單周期數據重復拼接到多於 個點 K采樣 進行 點加窗FFT,取模得到單幀的頻譜 以幀號 時間 為x軸,頻率為y軸,幅度為z軸作圖 圖 同第 ,以顏色表示幅度即為圖 ,也就是細化了的 語譜圖 。 結論 以下結論為個人論 ...
2016-10-30 15:44 2 3118 推薦指數:
語音信號語譜圖相關 語音信號語譜圖相關 1.時域圖 2.頻域圖 3.時域圖與頻域圖的關系(FFT) 1)正弦波相關 2)一個矩形波的時域與頻域(FFT過程) 3)相位譜相關 4)總結 4.語譜圖 1)語譜圖形成過程 2)第1、2步,分幀與FFT ...
語譜圖 生成語譜圖的前提: 在一段時間內(如10~30ms,即所謂一幀內)可以認為頻譜是不變的。【blog鏈接】 如何理解在一段時間內頻譜是不變的? 先看圖: 上圖引自《傅里葉變換終極解釋》 理解:對於頻率方向上的若干個頻率,當在時間方向上前進一段10-30ms的距離時 ...
1.讀取音頻文件 [cleanAudio,fs] = audioread('SA1W.WAV'); %cleanAudio 為音頻文件按照采樣頻率fs存儲在計算機的數字信號(一維數據),其值代表幅度值。 2.設置窗口函數、幀長、幀移 windowLength = 256;%幀 ...
后驗概率最大,即為判別結果 HTK Hvite解碼器 Sphinx解碼器 TODE解碼器,生硬,修改繁瑣。 WFST 擴充,簡單高效。 有限狀態機模型被用於大詞匯量連續中文語音識別系統中。 其操作思路是將傳統語音識別系統中的數學模型,分別轉換成有限狀態機模型,再將轉換后的模型 ...
有沒有想過給您的網站增添語音識別的功能?比如您的用戶不用點鼠標,僅僅通過電腦或者手機的麥克風發布命令,比如"下拉到頁面底部”,或者“跳轉到下一頁”,您的網站就會執行對應命令。聽起來很酷對么?然而為了實現這個功能,必須得讓您網站的JavaScript腳本能夠識別到這些語音輸入。 這里介紹一個 ...
語音識別,可以分為在線識別,離線命令詞,及喚醒詞 在線識別: 即聯網使用的識別功能,支持自定義詞庫及自訓練平台。目前在線識別支持普通話、英文、粵語和四川話,通過在請求時配置不同的pid參數,選擇對應模型。默認為麥克風輸入,可以設置參數為pcm格式16k采樣率,16bit,小端序,單聲道的音頻流 ...
近來在了解卷積神經網絡(CNN),后來查到CNN是受語音信號處理中時延神經網絡(TDNN)影響而發明的。本篇的大部分內容都來自關於TDNN原始文獻【1】的理解和整理。該文寫與1989年,在識別"B", "D", "G"三個濁音中得到98.5%的准確率,高於HMM的93.7%。是CNN的先驅 ...
調用科大訊飛語音聽寫,使用Python實現語音識別,將實時語音轉換為文字。 參考這篇博客實現的錄音,首先在官網下載了關於語音聽寫的SDK,然后在文件夾內新建了兩個.py文件,分別是get_audio.py和iat_demo.py,並且新建了一個存放錄音的文件夾 ...