今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

最近学习音乐自动标注的过程中,看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容.此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅. 语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在任意一个Automatic speech recognition

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步

Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都

倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列.从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数,可以用于基音追踪(pitch tracking),然而,从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经被MFCCs所替代). One of the benefits of cepstrum and LPCCs over e.g. LPCs is that you can do cepstral mean

引言 感知实验表明,人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内,而非在整个频谱包络中. MFCC特征是应用非常广泛的语音特征. 语音的MFCC特征是基于人耳感知实验得到,将人耳当成特定的滤波器,只考虑某些特定频率成分.这些滤波器是在频域上不均匀分布的.更多的滤波器聚集于低频部分,高频部分的滤波器较少.采样率16Khz时,下图实例: MFCC计算及其意义 MFCC是一种倒谱特征,计算意义见下图: 其中,对于声音信号,一般会进行分帧后再提取特征,利用不同的窗函数实现. MFCC可以描述为:[Sp

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较短的时间内,语音信号不会发生突变,利于处理 加窗:帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况,较好地得到频谱 补零:FFT的要求输入数据需要满足2^k个点 计算能量谱:对语音信号最好的分析在其功率谱 计算梅尔频谱:梅

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

在语音识别研究领域,音频特征的选择至关重要.在这里介绍一种非常成功的音频特征——Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC),中文名字为梅尔频率倒谱系数.MFCC特征的成功很大程度上得益于心理声学的研究成果,它对人的听觉机理进行了建模.我们知道音频信号从时域信号转化为频域信号之后,我们可以得到各种频率分量的能量分布.心理声学的研究结果表明,人耳对于低频信号更加敏感,对于高频信号less sensitive,具体是一种什么关系?心理声学研究结果表明,在低频部分是

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

一,传统语音识别体系结构 二,MFCC特征提取 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数.梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系.梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征.主要用于语音数据特征提取和降低运算维度.例如:对于一帧有512维(采样点)数据,经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的.MFCC一般会经过这么几个步骤:预加重,分帧

上个月,我们发布了牛津计划机器学习的情感识别API,能够帮助不同平台的开发者轻松添加智能应用,而无需精通人工智能领域.牛津计划仅仅是微软在人工智能领域探索中的一个实例,而我们的期望是实现更加注重个人使用体验和更优性能的产品,逐渐实现它看.听.说.理解甚至是进行推论的性能. 现在,声纹识别API和视频API已经公开预览,自定义识别智能服务(CRIS)可通过www.ProjectOxford.ai进行访问. CRIS能提供开发者构建针对特定词库.环境.或用户群的语音识别系统.视频API使得分析和自动

声音的本质是震动,震动的本质是位移关于时间的函数,波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移. 通过傅里叶变换,可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加,通过频率谱线的特殊分布,建立音频内容和文本的对应关系,以此作为模型训练的基础. 案例:画出语音信号的波形和频率分布,(freq.wav数据地址) # -*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import numpy.fft as nf import scipy.io.wavfil

1.理解: 信号叠加时,不是都是线性关系(时域相互+ 频率相加):有的时候是两种信号成分相乘得到的,(时域卷积,频域相乘):比如很多齿轮啮合时振动信号调制现象,电机的轴向与径向的振动耦合时采集到的振动,声带的冲击(源信号)通过口腔(可以看成滤波器或者系统)发出的声音等等. 通过倒谱可以解析 步骤 1. sigData = x* y卷积  :sigData是采集到的时域信号,x,y是我们想要分离的信号成分. 2. FFT(sigData) = FFT(X) FFT(Y) 频域相乘 3. log (

1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想. 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now等语音助手的出现,使得人们在使用移动设备的同时,也能够进行语音交流,极大的方便了人们的生活.但是此类助手也存在一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤