# 声谱图深度学习算法：探索声音的奥秘
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，声谱图（Spectrogram）作为一种重要的声音信号表示方式，逐渐被应用于语音识别、音乐分类和环境声分类等领域。声谱图通过时间和频率的二维表示，将声音信号转换为可被机器学习算法处理的格式。本文将探讨声谱图深度学习算法，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一技术。
## 声谱图的基本概念
声谱图是将音频信号的频
介绍最近看语音情感识别论文中用到的各种语音特征，主要是声谱图（spectrogram），log梅尔声谱图（log-mels），MFCC和一阶差分（deltas），二阶差分（deltas-deltas）
一：原始信号
从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform，是一个一维数组，长度是由音频长度和采样率决定，比如采样率Fs为16KHz
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2023-11-03 19:01:01
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给你一张图片，你能想象它的声音吗？一个叫SpectroGraphic的神器就能做到这点。例如，给定一个“怪物史莱克”的照片，通过这个工具，就能生成其对应的声谱图。图像嵌入声谱图大多数声音是许多声波的复杂组合，而每一种声波都有不同的频率和强度。声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。△声谱图示例而SpectroGraphic所做的工作就是获取一张图像，简单地
常用的频域音频特征学完理论，可以实践加深理解：语音特征提取。声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。傅里叶变换可把它变到频域上，虽然可看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。为了解决这个问题，很多时频分析手段应运而生，如短时傅里叶，小波，Wigner分布等都是常用的时频域分析方法。频谱图、相位频谱图将一段信号做离散傅里叶变换后，将频率作为横轴，幅度为纵
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2023-12-22 14:07:57
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但由于谐波的多少不同，并且各谐波的幅度各异，因而产生了不同的音色。轻轻敲鼓时，鼓膜振动的幅度小，发出的声音弱。音色是人们区别具有
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2024-02-26 17:28:40
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一、善用魔术棒法用魔法帮抠图是最直观明了的抠图方法，也是最基础的抠图方法，适用范围是图像和背景色差非常明显，背景颜色单一，图像边界清晰。魔法棒抠图就是通过删除背景色来获取自己所需要的图像。方法缺陷：对毛发没有用，对于比较多元化的图片不能这样做。魔法棒使用方法：1、点击打开”魔术棒”工具；2、在”魔术棒”工具条中，在”连续”项前打勾；3、”容差”值填入”10″。（值可以看之后的效果好坏进行调节,值越
python音频图
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# import librosa
# samples,sr = librosa.load('usersay.wav',sr=None)
sr,samples
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2023-06-21 16:19:33
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# 意图识别深度学习算法实现指南
意图识别是一种自然语言处理任务，旨在理解用户输入的意图。以下是实现意图识别的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集用户的文本数据及其对应的意图标签 |
| 2. 数据预处理 | 数据清洗、分词、标签编码等 |
| 3. 构建模型 | 选择适合的深度学习模型 |
| 4. 模型训练 | 使用处理后的数据训
原创
2024-10-28 04:48:23
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文章目录一、何为图像拼接？二、现有的图像拼接方法1、传统图像拼接2、深度学习图像拼接三、为什么还要研究图像拼接？ 一、何为图像拼接？简单的说，图像拼接就是为了获得更宽视野的图像。二、现有的图像拼接方法现有的图像拼接方法大致可以分为两类：1、传统图像拼接传统图像拼接又包括一类是尽可能地扭曲目标图像，使其和参考图像对齐，著名的如APAP算法；另一类是寻找图像的最佳接缝，以此获得好的拼接效果。2、深度
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2023-12-06 21:06:07
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深度学习优化算法优化算法概念动量框架SGDMomentumNAGAdaGradRMSProp/AdaDeltaAdamNdam参考 优化算法概念优化算法的功能是通过改善训练方式来最大化或者最小化损失函数。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值的真实值和预测值的偏差程序，基于这些参数就形成了损失函数。在有效地训练模型并产生准确结果时，模型的内部参数起到了非常重要的作用。动量动量内容可以参考：
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2024-03-05 15:18:08
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该代码源于《视觉SLAM十四讲》 joinMap.cpp （拼接点云）主要操作有 该页代码用于日后查找方便 （添加了部分笔记）执行时 先进入build文件夹对源码进行编译 编译出的可执行文件可拷贝到pose.txt 文件路径下（该路径下还有存放图片的文件夹） 而后执行./joinMap 生成点云以PCD格式存储在map.pcd中 用PCL提供的可视化程序大概该文件pcl_viewer map
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2023-08-18 22:07:18
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窄带语谱图和宽带语谱图首先，什么是语谱图。最通常的，就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”，顾名思义，带宽小，则时宽大，则短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”，正好相反。至于“横竖条纹”，窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
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2024-07-10 16:01:32
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深度优先搜索算法（DFS）和广度优先搜索算法（BFS）都是图的搜索算法，放在一起研究比较容易发现他们的特点一、深度优先搜索算法（DFS）思想：前提是每个结点只能访问一次，对每个分支深入到不能再深入为止，再回退访问另一个分支可以用栈来实现DFSDFS可以判断图中是否有回路。当前结点的下一步可以搜索到已经访问过的结点，则说明有回路例：从结点1开始深搜图存储在邻接矩阵的搜索过程 邻接矩阵如下，无向图的邻
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2024-04-19 12:30:05
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讲解了在随后的章节中用来实现、分析和比较算法的基本原则和方法。颠倒数组元素的顺序int N = a.length;
for(int i = 0; i < N/2; i++){
double temp = a[i];
a[i] = a[N-1-i];
a[N-i-1] = temp;
}矩阵相乘（方阵，行列相等）int N = a.length;
double[
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2024-08-11 11:34:29
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步骤1：正确选择图片 为了获得最佳效果，您的图像应 在要剪切的对象和背景之间具有 最大的分辨率和对比度。这对于快速，干净地排除对象至关重要。步骤2：选择主题 要应用新的“选择主题”功能，在Photoshop CC 2018，首先单击 选择 ，然后 主题。Photoshop现在将分析图像并自动选择最突出的主题。片刻之后， 您的主题周围将出现一个 选择。在大多数情况下，Phot
论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.00626代码：https://github.com/senguptaumd/Background-Matting背景介绍抠图是照片编辑和视觉效果中使用的标准技术，在现有的抠图算法中，要想抠出一个好的maks一般需要三分图（trimap由前景，背景，未知片段组成）。虽然现在也有不需要三分图的算法正在发展，但是这种不需要三分图的算法，在
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2024-07-04 12:30:16
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1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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简介：深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。算法
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2024-03-10 22:57:46
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⛄ 内容介绍图像融合,是信息融合的其中一个分支,也是融合问题的热点之一。处理多焦点图像融合的问题中,如何从两幅待融合图像中提取到更多特征来得到更精准的决策图是解决该问题的关键。几十年来,许多研究人员提出了大量图像融合算法。在拍摄照片的过程中,选择不同的光圈和焦距会使很多成像设备在不同景深下难以对画面中的所有对象进行聚焦,仅景深中的物体是清晰的,所以很难得到各个层面上的完整信息。为了解决该问题,出现
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2024-01-22 15:02:26
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