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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1、platform、codec、machine的关系：Linux ALSA音频系统:platform,machine,codec - JavaShuomachine驱动负责Platform和Codec之间的耦合以及部分和设备或板子特定的代码，单独的Platform和Codec驱动是不能工作的，它必须由Machine驱动把它们结合在一起才能完成整个设备的音频处理工作。注：machine：机器，co
# 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
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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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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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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Python声音处理入门注：本文加入了译者的理解，并非严谨的译作，仅供参考。准备工作安装库确保库numpy、matplotlib和scipy已正确安装。导入包from pylab import*
from scipy.io import wavfile读取wav文件读取wav文件下载文件440_sine.wav，文件中加入了基频(F0)为440Hz的噪声。sampFreq, snd = wavfi
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2023-09-16 21:49:35
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训练分类器目前为止，你已经知道如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，那数据呢？What about data？通常，当你需要处理图像、文本、音频或者视频数据时，你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中。然后再将数组转换成torch.Tensor。对于图像，可用的包有：Pillow、OpenCV对于音频，可用的包有：scipy和librosa对于文本，无论是
数据结构之生成器详解1. 什么是生成器2. 如何创建生成器3. 生成器的使用第一种方法：第二种方法：4. 生成器的激活第一种方法、使用next() ：上面已经讲过第二种方法、使用generator.send(None)5. 生成器的状态6. 生成器的异常 1. 什么是生成器生成器（英文名 Generator ），是一个可以像迭代器那样使用for循环来获取元素的函数。生成器的出现（Python 2
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2023-06-25 22:52:56
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1. 信号预处理部分预处理部分中 包括预加重分帧加窗 ；1.1 读取音频数据python可以用librosa库来读取音频文件，但是对于MP3文件，它会自动调用audio_read函数，所以如果是MP3文件，务必保证将ffmpeg.exe的路径添加到系统环境变量中，不然audio_read函数会出错。这里我们首先读取音频文件，并作出0-20秒的波形。现在的音乐文件采样率通常是44.1kHz。用y和s
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2024-08-27 11:08:32
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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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1.短时能量分析（音强），决定短时能量特性有两个条件：不同的窗口的形状和长度。窗长越长，频率分辨率越高，而时间分辨率越低（N为帧长，M为步长）。*典型窗函数：矩形窗谱平滑性能好，但损失高频成分，波形细节丢失，海明窗与之相反。一帧内含1~7个基音周期，10kHz下采100~200点。2.短时平均振幅分析：计算方法简单，但清浊音的区分不如能量明显。3.短时过零分析：可以区分清音与浊音，浊音时具有较低的
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2023-12-10 21:09:38
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一般来说一段音频先是经过傅里叶变换得到spec，然后经过三角滤波得到mel_spec,最后通过倒谱得到mfcc，这
原创
2022-08-08 10:09:14
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图机器学习（传统的图生成模型）1. 前言之前都是图的模型都是已知的：这节开始研究如何用模型生成这样的图：图生成模型问题的研究动机，以前都是假设图是已知的；但我们也会想通过graph generative model人工生成与真实图类似的synthetic graph，这可以让我们：了解图的形成过程。预测图的演化。生成新的图实例。异常检测：检测一个图是否异常。2. Properties of Rea
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2024-08-08 08:00:15
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一、UML中基本的图范畴：在 UML 2 中有二种基本的图范畴：结构图和行为图。每个 UML 图都属于这二个图范畴。结构图的目的是显示建模系统的静态结构。它们包括类，组件和（或）对象图。另一方面，行为图显示系统中的对象的动态行为，包括如对象的方法，协作和活动之类的内容。行为图的实例是活动图，用例图和序列图。 二、UML中的类图：1.类图的表示：类的 UML 表示是一个长方形，垂直地分为三个区，如图
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2009-02-18 11:50:00
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1.活动图活动图描述了在一个过程中，顺序的/并行的活动及其之间的关系应用于商业过程、工作流（业务过程）、复杂算法的建模活动图是顶点和弧的集合活动节点动作流对象值注解和约束等1.1活动图的开始、结束、对象!image20220919202255332(https://s2.51cto.com/images/blog/202209/20171328_63298438aa26882111.png?xos
原创
2022-09-20 17:13:50
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UML 交互图 （顺序图、通信图、鲁棒图、定时图）
2010-12
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精选
2011-04-22 11:08:01
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•交互与交互图 交互的概念 •一次交互就是指在特定语境中，为了实现某一个目标，而在一组对象之间进行交换的一组消息所表示的行为 消息 UML中的4种交互图 •顺序图：顺序图是一种强调消息时间顺序的交互图，为读者提供了控制流随着时间推移的清晰的可视化轨迹 •通信图：UML 2.0中的通信图实际上就是UML 1中的协作图，它强调的是参加交互的对象...
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2009-11-28 18:43:00
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•交互与交互图 交互的概念 •一次交互就是指在特定语境中，为了实现某一个目标，而在一组对象之间进行交换的一组消息所表示的行为 消息 UML中的4种交互图 •顺序图：顺序图是一种强调消息时间顺序的交互图，为读者提供了控制流随着时间推移的清晰的可视化轨迹 •通信图：UML 2.0中的通信图实际上就是UML 1中的协作图，它强调的是参加交互的对象的组织，为读者提供了在协作对...
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2009-11-28 18:43:00
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