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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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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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
# 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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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显示MFCC图的科学探究
在音频信号处理、语音识别和音乐信息检索等领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC，Mel-frequency cepstral coefficients）是一种重要的特征提取方法。MFCC能有效地描述音频信号的特征，在语音信号中尤为突出。本文将介绍如何使用Python绘制MFCC图，并展示其在音频分析中的应用。
## MFCC的原理
MFCC是对音频信号进行
原创
2024-10-16 06:19:21
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# 如何绘制MFCC图：Python实现
## 引言
在语音处理中，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。MFCC图可以用于语音识别、说话人识别等应用领域。本文将指导你如何使用Python绘制MFCC图。
## 整体流程
以下是绘制MFCC图的整体流程：
```mermaid
journey
title 绘制MFCC图流程
section 准备数据
原创
2023-08-17 05:06:56
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# 使用Python生成MFCC频谱图
在音频处理和语音识别领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为一种特征提取方法，被广泛应用于分析和处理音频信号。MFCC提供的是一种在频域上对声音特征的简洁表示，能帮助我们更好地理解和识别音频中的内容。本文将介绍如何使用Python生成MFCC频谱图，并给出代码示例。
## 1. 什么是MFCC？
MFCC是一种表示音频信号的特征，它通过将音频信号进行短时
# 如何使用Python绘制MFCC系数图
在音频处理和语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一个非常重要的特征。绘制MFCC系数图可以帮助我们可视化音频信号的特征。本文将引导你逐步实现用Python绘制MFCC系数图，我们将分步骤进行，并提供清晰的代码示例。
## 整体流程
以下是实现绘制MFCC系数图的步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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# 使用MFCC绘制时频图的指南
在这篇文章中，我们将探讨如何使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）绘制音频信号的时频图。MFCC是语音处理和音频分析中常用的特征，适用于许多机器学习和信号处理任务。以下是整个过程的说明和必要的代码示例。
## 流程步骤
我们将整个流程分为几个步骤，见下表：
| 步骤 | 描述
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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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档**MFCC特征提取**前言兜兜转转看了一些文献，总结出自己的一些理解，总结如下（若有错误之处，烦请指点一二）：一、为什么要做MFCC语音识别的第一步是特征提取，目的是可以给模型提供更加高质量的输入以此获得更好的识别效果。常用的特征提取包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。LPCC：是根据声管模型建立的特征参
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2023-10-21 16:28:03
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MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征MFCC特征提取包含两个关键步骤：线性频谱转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。由来： 梅尔（Mel）频率是由研究人员跟据人耳听觉机理提出，它与赫兹（Hz）频率成非线性对应关系。MFCC则利用两者之间的非线性关系，计算得到Hz频谱特征。当前MFCC已经广泛应用于语音数据特征提取和降低运算维度。由于Hz频率与Mel频率
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2023-12-15 18:42:38
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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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1，摘要：本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph)，这是第一篇文章，学习如何用JAVA来表示图的顶点。从数据的表示方法来说，有二种表示图的方式：一种是邻接矩阵，其实是一个二维数组；一种是邻接表，其实是一个顶点表，每个顶点又拥有一个边列表。下图是图的邻接表表示。从图中可以看出，图的实现需要能够表示顶点表，能够表示边表。邻接表指是的哪部分呢？每个顶点都有
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2024-08-16 16:48:29
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