原文:梅爾頻譜(mel-spectrogram)提取,griffin_lim聲碼器【python代碼分析】

在語音分析,合成,轉換中,第一步往往是提取語音特征參數。利用機器學習方法進行上述語音任務,常用到梅爾頻譜。本文介紹從音頻文件提取梅爾頻譜,和從梅爾頻譜變成音頻波形。 從音頻波形提取Mel頻譜: 對音頻信號預加重 分幀和加窗對每幀信號進行短時傅立葉變換STFT,得到短時幅度譜短時幅度譜通過Mel濾波器組得到Mel頻譜從Mel頻譜重建音頻波形 Mel頻譜轉換成幅度譜griffin lim聲碼器算法重建 ...

2019-07-17 04:52 0 1685 推薦指數:

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梅爾頻譜系數(Mel-frequency cepstrum Coefficents)

簡介 梅爾頻譜(MFC) 在聲音處理中,梅爾頻譜(MFC)表示了聲音短時功率譜。它基於非線性梅爾刻度頻率的對數功率譜的一個線性余弦變換。 梅爾頻率倒譜系數(MFCC) 梅爾頻率倒譜系數(MFCC)是所有構成MFC的系數。 倒譜和梅爾頻率倒譜的區別 在梅爾頻譜中,頻帶是等距地分布 ...

Thu Feb 08 17:36:00 CST 2018 0 1049
語音識別之梅爾頻譜倒數MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)

語音識別之梅爾頻譜倒數MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅爾頻率倒譜系數:一定程度上模擬了人耳對語音的處理特點 預加重:在語音信號中,高頻部分的能量一般比較低,信號不利於處理,提高高頻部分的能量能更好的處理 分幀:在比較 ...

Fri Jul 10 21:40:00 CST 2015 0 2243
基於Python頻譜分析(一)

1、傅里葉變換  傅里葉變換是信號領域溝通時域和頻域的橋梁,在頻域里可以更方便的進行一些分析。傅里葉主要針對的是平穩信號的頻率特性分析,簡單說就是具有一定周期性的信號,因為傅里葉變換采取的是有限取樣的方式,所以對於取樣長度和取樣對象有着一定的要求。 2、基於Python頻譜分析  將時域信號 ...

Wed Nov 21 00:09:00 CST 2018 0 8477
梅爾倒譜系數特征(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)

引言 感知實驗表明,人耳對於聲音信號的感知聚焦於某一特定頻率區域內,而非在整個頻譜包絡中。耳蝸的濾波作用是在對數頻率尺度進行的,在1000Hz以下為線性,在1000Hz以上為對數,這就使得人耳對低頻比高頻更敏感。 心理物理學研究表明,人類對語音信號頻率內容的感知遵循一種主觀上定義的非線性尺度 ...

Wed Apr 17 00:24:00 CST 2019 0 1442
繪制librosa.filters.melmel濾波

librosa.filters.mel其norm選項默認為"slaney",意為每個三角形濾波的面積相同。 怎么繪制這個濾波組的示意圖呢? 在百度里面搜索 "Mel-filter bank with same bank area",發現stackoverflow里面有一個相關問題 ...

Fri Dec 31 02:30:00 CST 2021 0 1623
FFT頻譜分析

Python進行FFT頻譜分析 聲明:本文思想均來自陳愛軍老師《深入淺出通信原理》連載313-389 目錄 Python進行FFT頻譜分析 FFT點數分析 Cosine信號波形 周期方波信號波形 復合信號進行FFT ...

Mon Aug 26 00:13:00 CST 2019 0 1528
頻譜分析的作用

首先補充: randn()函數用來產生正態分布的隨機數或矩陣 conj()函數用來求負數的共軛:如果Z是一個復數組,那么conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)其中real(Z),imag(Z)分別代表Z的實部和虛部 1.首先看一下頻譜分析下,頻譜圖像展現的特征: x ...

Fri Mar 11 21:35:00 CST 2016 0 11014
 
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