原文:語音識別之特征參數提取(一)

語音識別對特征參數有如下要求: .能將語音信號轉換為計算機能夠處理的語音特征向量 .能夠符合或類似人耳的聽覺感知特性 .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: 線性預測分析 LinearPredictionCoefficients,LPC 擬人類的發聲原理,通過分析聲道短管級聯的模型得到的。假設系統的傳遞函數跟全極點的數字濾波器是相似的,通常用 個極點就可以描述 ...

2020-05-25 12:17 0 2148 推薦指數:

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語音識別特征提取

, 高頻信號更容易衰減,預加重是個一階高通濾波器,可以提高信號高頻部分的能量 分幀, 語音信號短時平 ...

Wed Aug 12 02:12:00 CST 2020 0 1519
Torch:從特征提取到模型的語音識別

作者|Ayisha D 編譯|VK 來源|Towards Data Science 這篇文章中,我們探討從語音數據中提取特征,以及基於這些特征構建模型的不同方法。 語音數字(Spoken digits)數據集是Tensorflow語音數據集的一個子集,它包括數字0-9之外的其他錄音 ...

Mon Aug 24 07:02:00 CST 2020 0 561
MFCC特征參數提取流程概述

  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 ...

Mon Oct 15 22:05:00 CST 2018 0 5887
語音識別中的MFCC的提取原理和MATLAB實現

一、首先讓我們借用並澄清幾個語音學中的概念 1.臨界頻帶與聽覺掩蔽 聽覺臨界頻帶:設純音頻率為,用噪聲(設頻率為)掩蔽純音時,在噪聲湮沒的純音的過程中,起作用的是頻率在以內的噪聲,稱為臨界頻帶。即當噪聲的頻率處於上述區間時,人耳會聽不見該純音,即此頻率的噪聲對該純音的聽覺造成掩蔽。而頻率在區間 ...

Sat Sep 29 07:14:00 CST 2018 0 2930
語音識別-TDNN

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 ...

Mon Jan 14 01:11:00 CST 2019 0 1274
Python 語音識別

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 ...

Wed Aug 07 22:15:00 CST 2019 0 706
語音識別 -- 概述

1. 語音合成zhrtvc:https://github.com/KuangDD/zhrtvc 2.離線語音識別 vosk+kaldi:https://alphacephei.com/vosk/ tacotron:https://github.com/keithito/tacotron ...

Fri Nov 20 19:18:00 CST 2020 0 607
語音識別基礎

首先我們要知道語音的產生過程 由肺產生向外的氣流,完全放松時聲帶張開,就是平時的呼吸。如果聲帶一張一合(振動)形成周期性的脈沖氣流。這個脈沖氣流的周期稱之為——基音周期(題主所言因音色不同導致的頻率不同,事實上音色的大多是泛頻上的差異,建立在基頻之上,這個基頻就是基音周期了,泛頻可以忽略 ...

Mon Apr 17 22:51:00 CST 2017 0 1726
 
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