预加重语音信号的预加重,目的是为了对语音的高频部分进行加重,去除口唇辐射的影响,增加语音的高频分辨率。一般通过传递函数为一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重,其中a为预加重系数,0.9<a<1.0。设n时刻的语音采样值为x(n),经过预加重处理后的结果为y(n))=x(n)-ax(n-1),这里取a=0.98。简单理解就是在频域上面都乘以一个系数,这个系数跟频率成正相关,所以高频的幅值
实验一 Matlab语音处理基本指令 1.实验目的1.学习与掌握如何使用Matlab对语音信号进行数字信号处理和分析。2.掌握Matlab语音处理的基本指令。2.实验设备及软件应用软件Matlab2018a3.实验原理(1)语音信号的采集采样定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率大于信号中最高频率的2倍时,采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中
语音信号的产生:语音由震动产生,语音的区分通过 频率 区分1.数据准备:数据采样,根据奈奎斯特采样定律:f-sample=2f-wav,可以捕捉到音频所有的细节 2.预加重(Pre-Emphasis):语音信号往往会有频谱倾斜现象(Spectral Tit 低频部分比高频多),需要使用滤波器平衡高频与低频部分的幅度:(原理:高频部分差分值比低频部分更大,此消彼长)\[y(t) = x(t) - \
阅读目录阿里云语音服务接口阿里云短信服务接口 语音产品相关的SDK及DEMO程序文件清单:api_demo(语音服务API接口调用DEMO工程)api_sdk(语音服务API接口依赖的SDK)msg_demo(语音回执消息的DEMO)msg_sdk(语音回执消息的SDK)对于我们来说,只要用到api_demo文件夹即可。里面的aliyun-python-sdk-core也没用,这个是给python
转载 2023-08-23 19:57:37
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摘要最近,在自动语音识别(ASR)领域,Transformer和卷积神经网络(CNN)的模型已经显示出较好的结果,且优于循环神经网络(RNN)。Transformer模型擅长捕获基于内容的全局交互,而CNNS有效利用局部特征。在这项工作中,我们通过研究如何以参数高效的方式,将卷积神经网络和Transformer组合起来,来建模音频序列的局部和全局依存,从而充分利用两者优势。为此,我们提出了用于语音
# Python语音信号 在声音信号处理领域中,信号是一个重要的步骤。信号是将连续的声音信号切分成小段,每一小段被称为。这种技术在语音识别语音合成等领域中被广泛应用。本文将介绍如何使用Python对声音信号进行处理。 ## 原理 声音信号是连续的,需要将其分成小段才能方便后续处理。的过程可以通过滑动窗口实现,即将窗口在信号上滑动,每次取窗口内的一小段作为。在过程
原创 2024-03-19 05:02:23
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1.因为语音信号不是平稳信号(均值方差等统计特征随时间变化),所以需要将信号切成很多短的小范围内平稳的信号段(到音素级别),也就是,常用的长为 25ms,移是10ms,前后重叠会使前后的统计特征不至于变化太大。是用窗口函数与原信号相乘,但时域相乘到了频域是卷积,窗口函数如果用矩形窗则会因为矩形信号频谱有比较大的旁瓣而造成频率泄漏 ,所以一般用旁瓣小的汉明窗。采样时频率
​ 一、DTW简介 Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。 1 概述在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来
原创 2021-09-16 00:27:07
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一看到语音识别,不知道大家有没有想到智能语音交互助手,苹果的“Siri”、华为的“小 E”、OPPO 的“小欧”、小米的“小爱同学”,总有一款你接触过,还有目前发展火热的智能音箱“小度小度”、天猫精灵、微信的“语音转文字功能”、“智能家电”、车联网人机交互系统,这些都是依靠语音识别技术来实现的。 应用场景 平时我们用的电脑大都是微软的 windows 系列,其中的语音助手小娜更是被大家所熟
利用django实现百度AI 语音识别、合成 RESTful API Python SDK官方文档:https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/tk4o0bm3v1. 我们要创建百度ai的语音技术应用  2. 查看应用的 appid apikey secretkey 3. 安装使用Python SDK有如下方式:如果已安装pip,执
转载 2023-07-01 20:57:32
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一、简介Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。
原创 2021-06-30 17:25:56
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语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
目录一、模块参数二、模块结构介绍三、串口连接图四、配套程序识别语句修改方法(1)添加关键词和识别码(2)定义识别码(3)修改处理函数五、模块程序下载方法六、灵敏度(识别距离)调节说明 一、模块参数型号:YS-LDV7 名称:一体化语音识别模块 规格:43*29.7MM 供电电压:5V (内部工作电压 3.3V) 待机电流:30MA 识别时电流:45MA IO 口输出:高电平为 3.3V 通信方式
消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道,市场各方都在瞄准消费级智能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态,包括语音开放平台、语音操作系统、内容等等。近年行业正在经历从单一商业模式向多元化商业模式的变迁,技术输出的"厚度”增加,"边界”扩大,也带来了技术落地曲线的加速度增加。智能语音为各行业解决了刚需性问题,将促进各行业业务效率的提升。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处
文章目录语音识别预处理语音识别配对 这章是将前面学的一些处理综合起来,设计出一个语音识别系统,判断当前语音的匹配度。很多知识是和我前面总结的CMSC5707是重合的,因此笔者只关注其中不太相同的部分。语音识别预处理进行语音识别的过程主要如下:首尾端点检测 endpoint detection预加重 pre-emphasis加窗 frame blocking and windowing特征提取
关于语音识别,可以说是一个比较老的研究话题了,技术也在一直进步。关于语音识别的关键技术,可以参考我之前写一篇mfcc的博客,今天湖主要讲一下它的应用。 如何训练一个简单的语音识别网络模型准备训练安卓应用中运行模型模型如何工作Streaming Accuracy识别命令高级训练制作训练数据未知类别背景噪声静音 如何训练一个简单的语音识别网络模型本教程旨在说明如何建立一个简单的包含10个词条的语音
大家好,我是『芯知识学堂』的SingleYork,前面给大家简单介绍了『开源项目』基于STM32的智能垃圾桶之成员简介,相信有很多小伙伴都已经忍不住跃跃欲试了,别着急,从这一篇开始,笔者将会带领大家一步一步来完成这个DIY项目。这款套件的主控板采用的是我们『芯知识学堂』自主设计的OWL Micro F1开发板,如果有一直关注我们的小伙伴,相信大家对这款开发板不会再感到陌生了:
电脑系统启用与配置语音识别功能的问题每个人都有不同的操作门路,小编在大量的搜集启用与配置语音识别功能的解法之后,总结出来一套比较简单的启用与配置语音识别功能的处理措施,就是按照第一步:首先进入“控制面板”,把查看方式设置为“小图标”,然后进入“语音识别”选项,这里列举着语音控制方面的所有项目。我们可以首先单击“打开语音参考卡片”,在Windows帮助中来了解给计算机下达指令的标准语法。 第二步:接
转载 2024-03-16 08:38:49
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论文:          ASAPP-ASR: Multistream CNN and Self-Attentive SRU  for SOTA Speech Recognition摘要:        两种新颖的神经网络架构Multistream CNN(声学模型),slef-Atten
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