# Java Fbank科普
Java Fbank是一个用Java编写的金融银行系统，它可以帮助银行管理客户账户、处理交易、生成报表等功能。Java Fbank采用面向对象的设计方式，结构清晰、易于扩展和维护，是银行系统开发中的一种常见选择。
## Java Fbank的特点
- **面向对象**：Java Fbank使用面向对象的设计方式，将银行系统抽象成对象，有利于模块化开发和代码重用。
原创
2024-06-08 05:10:29
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概述
Fbank是另外一种频域特征，在语音的相关任务中如语音识别用的比较广泛。fbank的计算流程与语谱图类似，唯一的区别就在于加了个Mel滤波器，从而使得得到的特征更逼近人耳特性。有关于Mel滤波器的相关内容可以查阅https://mp.weixin.qq.com/s/pGwO_27x8ddQF55wTSQlmA。接下来就介绍一下fbank的求取过程。大部分过程与之前介绍的语音谱类似
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2021-06-18 15:17:57
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自动代码 常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码 。 例如要输入for(User user : users)只需输入user.for+Tab ； 再比如，要输入Date birthday = user.getBirthday()只需输入user.getBirthday().var+T
定义函数我们通过斐波那契数列来理解定义函数>>> def fib(n): # 将斐波那契数列打印到 n
... """将斐波那契数列打印到 n"""
... a, b = 0, 1
... while a
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
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2023-09-18 20:48:11
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python笔记持续更新1.python中的输出函数print()函数
#可以输出数字
print(520)
#可以输出字符串
print(‘hello world’)
print(“hello world”)单引号双引号三引号都可以，为了告诉电脑引号里的东西直接输出 #含有运算符的表达式
print(3+1)会输出表达式的结果 #将数据输出到文件中**(1.所指定的盘符要存在2.使用
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2024-02-04 13:09:37
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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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例：ark,s,cs:apply-cmvn --norm-means=true --norm-vars=false -- \
utt2spk=ark:data/fbank/test/split1/1/utt2spk \
scp:data/fbank/test/split1/1/cmvn.scp \
scp:data/fbank/test/split1/1/feats.scp ark:- |'
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2023-12-24 10:14:50
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获得语音信号的fbank特征和MFCC特征的一般步骤是：预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换（DCT）即可获得mfcc特征。 PS：“log mel-filter bank outputs”和“FBANK features”说的是同一个东西。Step0 MFCC倒谱参数：MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coeff
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2023-09-29 20:57:55
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一次Web HTTP请求后端执行的完整流程，原始数据 如下（Spring v5.2.6）：at io.fbank.hilo.app.component.ControllerRequestLogInterceptor.preHandle(ControllerRequestLogInterceptor.java:52)
at org.springframework.web.servlet.
目录1.数字信号处理基础模拟信号到数字信号转化（ADC）2.离散傅里叶变换（DFT）3.Fbank和MFCC特征提取Fbank（1）预加重（pre-emphasis）（2）分帧加窗（3）DFT（4）梅尔滤波器组（5）取对数MFCC4.总结5.作业代码 1.数字信号处理基础模拟信号到数字信号转化（ADC） 在科学和工程中，我们遇到的大多数信号都是连续的模拟信号，例如电压随着时间的变化，一天中温度的
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2024-10-24 07:21:59
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介绍python_speech_features模块python_speech_features.mfcc() -梅尔频率倒谱系数python_speech_features.fbank() -滤波器能量python_speech_features.logfbank() -Log Filterbank能量python_speech_features.ssc() -频谱子带质心 要使用MFCC功能：
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2023-07-17 13:28:09
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前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的
声纹识别1.VoiceprintRecognition-Pytorch声纹识别1.1基本介绍 本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，同时也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angu
原创
2024-03-20 09:00:04
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1.基本术语语音特征
MFCC：Mel Frequency Cepstral Ceofficient，目前最主流的语音信号特征提取方式，相比ceptrum的流程，主要是增加了mel滤波，另外用DCT替换了IFFT。Fbank：亦称MFSC(log mel-frequency spectral Coefficients)，特征的提取方法就是相当于MFCC去掉最后一步的离散余弦变换，跟MFCC特
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2024-03-18 19:26:40
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声纹识别由三部分组成：特征，模型，得分。特征方面：MFCC/PLP/FBank等短时频谱特征；D-vector (谷歌2014年提的）Deep feature / Bottleneck feature /Tandem feature (三者不是并行关系，可以搜关键词查看相关论文）模型方面：GMM-UBMJFA （Joint Factor Analysis）GMM-UBM i-vectorSuper
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2024-08-09 08:24:39
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文章目录1.声纹识别基础知识A.识别任务分类：1、固定文本：注册与验证内容相同；2、半固定文本：注册与验证内容一样但顺序不同，且文本属于固定集合；3、自由文本B.常见预处理特征：MFCC/FBank。C.常用的评价方法2.相关论文总结1.Probabilistic Linear Discriminant Analysis2.Front-End Factor Analysis for Speake
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2024-09-16 12:18:39
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概述
在之前的文章中，比较简单的介绍了几个时域特征，其实时域特征在现有的音频应用中基本不用。而使用较多的是频域特征，特别是在与深度学习有关的应用中，目前使用到的频域特征主要包括
语谱图
MFCC
Fbank
PLP
CQCC
下图很好了描述了上述几个特征的提取过程。
图片来自https://www.zhihu.com/question/310006797/
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2021-06-18 15:31:41
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kaldi上有很多语音处理的代码知识 http://kaldi-asr.org/doc/feature-fbank-test_8cc.html 文章目录信号进行频域分析，相关特征的物理意义傅立叶变换定义具体操作matlab代码 信号进行频域分析，相关特征的物理意义傅立叶变换定义数字信号在时间和幅度上都是离散的信号。离散信号可以通过采样一个连续的时间信号得到，也可以直接由一个离散的时间过程产生。傅里
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2024-06-02 18:57:19
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语音参数提取特征FBank特征提取流程图MFCC特征提取流程图 MFCC特征提取梅尔倒谱系数（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梅尔刻度（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，有下面公式从频率转换为梅尔刻度的公式为：从梅
简介使用了类似于ViT的思想将视频沿T,H,W方向切割为若干小块并送入Transformer中。音频使用FBank，但将三个时间步的向量合并为一个（即一秒有33.3个声学特征），视频帧也采样到33.3Hz。最后的效果是ASR任务下Transformer在噪声强时效果较好，唇读任务下较好，但是弱噪声和说话声重叠时效果不好。论文的任务/贡献设计并使用纯transformer的方法在唇读、音视语音识别任
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2024-10-21 12:16:44
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