# Java声音特征提取：让机器听懂声音
声音，作为人类沟通的重要方式，其背后蕴含着丰富的信息。在人工智能领域，声音特征提取技术可以帮助机器更好地理解声音，实现语音识别、情感分析等功能。本文将介绍如何在Java中实现声音特征提取，并提供相关代码示例。
## 声音特征提取简介
声音特征提取，是指从原始声音信号中提取出能够代表声音特性的参数。这些参数可以用于声音的分类、识别和分析。常见的声音特征
原创
2024-07-18 07:07:11
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共振峰产生的原理及其在音质上的体现，共振峰的分布位置是建立在声音产生媒介的共鸣物理结构基础上的（Resonant Physical Structure）。 无论是人声还是乐器，它们的声音特性都源自两个因素，一个是发声系统，如人的声带或乐器的振动簧片，另一个是共鸣系统。乐器不同的共鸣系统使其在一定频域中的分音的振幅得以突出，这样，这些区域就产生了这个乐器所特有的共振峰值，这些共振峰值同共鸣
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2023-09-05 21:43:56
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#简单的音频相似度对比 Demo##环境 AndroidStudio、MATLAB、Audacity ##基本思路和流程 1. 录音，保存音频数据 2. 从二进制文件中获取音频原始数据 3. 音频滤波 4. 计算音频信号短时能量 5. 截取音频信号有效数据 6. 对对比音频数据进行同上操作 7. 计算标准音频与对比音频数据的余弦距离##核心代码import java.io.DataInputStr
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2023-08-19 17:09:49
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一. 声音是什么1. 声音的概念：物体振动产生的声波，可以用波形图来表示声音2. 声音的三要素：分别为音调，音量和音色。音调高的表现是声音尖锐，音调低的表现是低沉。音量高的表现是声音响度大，音量小的表现是声音响度小音色指声音品质和声波的频谱分布有关,再细点就是和产生振动或者传递振动的物体的谐振有关， 比如说和物体的形状，体积，密度，温度，湿度，晶格取向等均有关系
图像特征对比——对Sift原理的理解 这次试验是在python的环境下使用sift，即尺度不变特征变换，来进行实验，对比两张图像的特征点匹配，后面也会涉及到关于Harris角点与Sift的效果对比。 SIFT算法在解决特征匹配的问题上被称为是过去的十年来最为
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2023-09-05 13:26:18
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python打开音频文件(IO)语音音量大小与响度的相关计算语音处理最基础的部分就是如何对音频文件进行处理。声音的物理意义：声音是一种纵波，纵波是质点的振动方向与传播方向同轴的波。如敲锣时，锣的振动方向与波的传播方向就是一致的，所以声波是纵波。纵波是波动的一种（波动分为横波和纵波）通常情况下对声音进行采样量化之后得到了声音的“时间—振幅”信息。Python 打开wav文件的操作wav文件利用pyt
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2023-07-07 22:25:42
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# 深度学习声音特征分析
## 引言
声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，它承载着沟通、音乐、警示等多种信息。随着深度学习技术的快速发展，我们能够通过算法对声音进行深入分析，提取出音频中的各种特征。本篇文章将介绍如何利用深度学习提取声音特征，并通过具体的代码示例加以说明。
## 声音特征的概念
在深度学习中，声音特征通常是指从音频信号中提取出来的用于描述声音性质的参数。这些特征通常包括：
原创
2024-09-13 05:22:34
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使用 python 进行音频处理 目录 使用 python 进行音频处理 1 实验目的及实验内容 1 实验目的： 1 实验内容： 1 原理分析： 1 实验环境 6 实验步骤及实验过程分析 8 解码结果： 56 实验结果总结 57 实验内容： 学习音频相关知识点，掌握 MFCC 特征提取步骤，使用给定的 chew.wav 音频文件进行特征提取。音频文件在实验群里下载。 部署 KALDI，简要叙述部署
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2023-08-31 07:40:15
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一、关键代码load_image_file —— 加载要识別的人脸图像加载要识別的人脸图像，加载返回的数据是 Numpy 数組，记录了图片的所有像素的特征向量。face_locations —— 定位图中所有的人脸的像素位置 返回值是一个列表形式。列表中每一个元素是一张人脸的位置信息，包括[top, right, bottom, left]。fac
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2023-07-20 21:12:21
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# Python 不同人讲话声音特征实现指南
## 引言
在本文中，我将教会你如何使用Python实现“不同人讲话声音特征”的功能。首先，我们需要了解这个任务的整体流程，然后逐步介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 录制声音
op2=>operation: 分析声音特征
op3=>operation: 对比不同
原创
2023-08-14 05:43:39
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# PyTorch特征提取对比特征工程
随着机器学习和深度学习的发展，特征提取成为了其中一个重要的环节。在这个领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来实现特征提取。本文将介绍PyTorch特征提取的方法，并与传统的特征工程进行对比。
## 1. 特征提取
在深度学习中，特征提取是指通过神经网络模型将原始数据转换为一组抽象的特征表示。这些特征表示可以帮助机器学习模
原创
2024-07-07 04:33:11
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1. 介绍简介生物特征识别的由来。虹膜识别被认为是具有很高的可靠性由于它的可辨性和可靠性，一生中不变，不受环境和遗传因素的影响。Daugman是第一个发明实用的自动虹膜识别系统的人，是最受欢迎的虹膜表示法的发明者。已经证实虹膜模式的熵比其他生物特征高，这意味着虹膜更不容易发生错误匹配。可撤销的生物特征方法在注册和识别的时候通过应用某些转换函数使生物特征变形，设计出良好的可撤销生物方案要满足以下四个
0、写在前面的话 计算机只能认识0和1。这主要是因为电路的逻辑只有两种状态，所以只需要0和1两个数字就可以表示低电平和高电平。而计算机是由数不清的逻辑电路组成的，所以根据数不清位数的0和1进行组合来表达信息。
为了能够和计算机交流，自然需要所谓的计算机语言了：
机器指令 最早，不就是0和1嘛，拿个纸带在固定位置打孔来区别就可以了，1打孔，0不打孔
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，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等
在做吴恩达5.3Trigger Word Detection练习时，对于语音方面一些概念不是很了解，查找后作为对此练习的补充知识。以及对Trigger Word Detection练习做一个总结。一、声音的定义声音（sound)是由物体振动产生的声波。是通过介质（空气或固体、液体）传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。最初发出振动（震动）的物体叫声源。声音以波的形式振动（震动）传播。声音是声
写后台监控程序，有时需要响铃或弹框提示用户。下面介绍Python在Linux系统中的提示方法 ：
1. 使用系统工具paplay播放当前目录下的音效文件ring.wav实现响铃
2. 用tkinter界面工具实现弹框
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2023-06-30 18:01:47
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最近在学习Python爬虫内容，其实很多知识在网上搜索一下都能查到，但是作为自己的一种学习记录，也是回顾与复习呀。这种东西真的变化超级快，以前可以直接爬取的内容，现在很多网站都增加了反爬机制，报错家常便饭TAT，常常觉得自己是bug生产机，不过毕竟前人栽树后人乘凉，大多数问题都可以通过检索得到解决，能成功解决问题也是成就感的来源之一呢~总结来说爬虫是从网络获取信息、解析信息并最终输出为需要格式的过
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2024-06-07 08:41:12
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摘要：近年来互联网行业发生了重大的改变,随着Android平台的出现人们也越来越习惯于通过智能手机等移动终端来体验和分享网上的各种应用。人脸特征点定位技术作为人脸定位和人脸识别等后续研究工作的关键性技术在当今生活中有着非常重要的应用需求,但目前基于传统的PC或者服务器平台的人脸特征点定位相关的应用已经无法满足人们对于便携性和移动性的要求,因此基于Android平台的人脸特征点定位算法的研究和相关软
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2023-07-07 18:18:30
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最近在使用讯飞配音，虽然用的挺好，但是价格有点贵，所以想找个和讯飞配音一样的软件。先来说说我的需求，我主要是做视频剪辑的，平时需要给短视频做一些原创音频，但是不想用自己的声音，所以就想到了文字转语音软件。 先来说说讯飞配音吧！讯飞配音在声音方面完全满足了我，使用起来也比较简单，但是价格方面有点贵。用了大概半个月，感觉成本有点超出自己的预算了，
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2024-07-29 13:53:37
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语音识别系统功能对比语音识别技术的两个发展方向，由于基于不同的运算平台，因此具有不同的特点。大词汇量连续语音识别系统一般都是基于PC机平台，而语音识别专用芯片的中心运算处理器则只是一片低功耗、低价位的智能芯片，与一台甚至多台PC机相比起来，其运算速度，存储容量都非常有限，因而这些由专用芯片实现的语音识别系统有如下几个特点：1、多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两
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2024-04-10 14:14:31
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