1. 概述 語音是人類之間溝通交流的最直接也是最快捷方便的一種手段,而實現人類與計算機之間暢通無阻的語音交流,一直是人類追求的一個夢想。 伴隨着移動智能設備的普及,各家移動設備的廠家也開始在自家的設備上集成了語音識別系統,像Apple Siri、Microsoft Cortana ...
一 概念概述: 在語音識別 Speech Recognition 和話者識別 Speaker Recognition 方面,最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數 Mel scale Frequency Cepstral Coefficients,簡稱MFCC 。根據人耳聽覺機理的研究發現,人耳對不同頻率的聲波有不同的聽覺敏感度。從 Hz到 Hz的語音信號對語音的清晰度影響對大。兩個響度不等的聲音作 ...
2018-10-15 14:05 0 5887 推薦指數:
1. 概述 語音是人類之間溝通交流的最直接也是最快捷方便的一種手段,而實現人類與計算機之間暢通無阻的語音交流,一直是人類追求的一個夢想。 伴隨着移動智能設備的普及,各家移動設備的廠家也開始在自家的設備上集成了語音識別系統,像Apple Siri、Microsoft Cortana ...
語音識別對特征參數有如下要求: 1. 能將語音信號轉換為計算機能夠處理的語音特征向量 2. 能夠符合或類似人耳的聽覺感知特性 3. 在一定程度上能夠增強語音信號、抑制非語音信號 常用特征提取方法有如下幾種: (1)線性預測分析(LinearPredictionCoefficients ...
預加重:通過一個一階有限激勵響應高通濾波器,使信號的頻譜變得平坦,不易受到有限字長效應的影響。 分幀:根據語音的短時平穩特性,語音可以以幀為單位進行處理,實驗中選取的語音幀長為 ...
點擊上方“AI大道理”,選擇“置頂”公眾號 —————— 1 特征提取流程 在語音識別和話者識別方面,最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(Mel-scaleFrequency Cepstral ...
從select_shape_xld算子幫助文檔中找到對應參數描述后面的算子信息, 如: 'area':轉換為Region之后的面積 (see area_center_xld) 可通過area_center_xld算子計算得到 ...
本文不涉及MFCC的理論,所以讀此文前請對MFCC以及相關語音信號處理有初步認識。本文重點在於代碼實現的分析。 先對MFCC有個初步認識。 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。提取MFCC特征的過程包括 ...
一、MFCC概述 在語音識別(Speech Recognition)和話者識別(Speaker Recognition)方面,最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,簡稱MFCC ...
測試結果: ...