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的特征,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 ...
來源:https: zhuanlan.zhihu.com p 講的比較細節,各種概念講的清晰. 代碼實現: 參考https: blog.csdn.net qq article details 步驟: 預加重,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, 語音信號短時平穩性,這個短時間一般取 ms,因此在進行語音信號處理時,為減少語音信號整體的非穩態 時變的影響, ...
2020-08-11 18:12 0 1519 推薦指數:
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的特征,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 ...
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 ...
原文鏈接地址:http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178190 一.語音的產生簡介 1.1 發音器官 人體的語音是由人體的發音器官在大腦的控制下做生理運動產生的。人體發音器官由三部分組成:肺和氣管、喉、聲道 ...
准備工作 首先需要在pycharm中安裝好python_speech_features和librosa兩個包。建議先安裝anaconda,然后在anaconda中創建一個虛擬環境,用於安裝Pycha ...
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 ...
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 ...
行為識別特征提取綜述 摘要 人體行為識別目前處在動作識別階段,而動作識別可以看成是特征提取和分類器設計相結合的過程。特征提取過程受到遮擋,動態背景,移動攝像頭,視角和光照變化等因素的影響而具有很大的挑戰性。本文將較全面的總結了目前行為識別中特征提取的方法,並將其特征划分為全局 ...