文章目录写在前面正文开始信号傅里叶变换频谱图梅尔量表梅尔频谱图总结 写在前面在Medium论坛，读到一篇关于梅尔谱图的帖子，作者讲得通俗易懂生动幽默，因此翻译过来分享一下。一则，为自己日后查阅方便，二则，帮助其他有困惑的小伙伴一起来学习学习。 作者：Leland Roberts正文开始 如果你像我一样，试图理解mel频谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引向了另一篇文章…和另一个…和另一
转载
2024-05-14 16:43:05
690阅读
语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音信号中，高频部分的能量一般比较低，信号不利于处理，提高高频部分的能量能更好的处理分帧：在比较短的时间内，语音信号不会发生突变，利于处理加窗：帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况，较好地得到频谱补零：FFT的要求
转载
2023-10-17 21:28:38
470阅读
简介梅尔倒频谱（MFC）
在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。倒谱和梅尔频率倒谱的区别
在梅尔倒频谱中，频带是等距地分布在Mel尺度上的，相比于在正常倒谱中线性间隔的频带，这种等距分布的频带其更接近于人类的听觉系统。这种频带弯曲能更好
转载
2023-09-05 22:20:06
726阅读
不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。如果时域是运动永不停止的，那么频域就是静止的。 正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为频域中的任何波形都可用正弦波合成。频域图像，也就是俗称的频谱。这个应该才是最正确的。
转载
2024-02-04 02:02:52
308阅读
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
转载
2023-12-15 18:42:38
525阅读
# PyTorch梅尔频谱
## 介绍
梅尔频谱（Mel Spectrogram）是一种常用的音频特征表示方法，尤其在语音识别和音乐信息检索领域广泛应用。它将音频信号转换为在时间和频率上具有更好刻画特征的表现形式。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来处理音频数据。本文将介绍如何使用PyTorch来生成梅尔频谱。
## 梅尔频谱原理
梅尔频谱是通过将音频信号转换为
原创
2023-08-23 04:25:12
1022阅读
在深度学习领域，梅尔频谱（Mel Spectrogram）是一种广泛使用的音频特征提取技术。随着 PyTorch 的不断更新，梅尔频谱的实现也经历了一些变化和优化。本文将详细探讨在 PyTorch 中使用梅尔频谱的多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
### 特性差异
| 版本 | 特性描述
美尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC）的分析是基于人的听觉特性机理，即根据人的听觉实验结果来分析语音的频谱。因为人耳所听到的声音的高低与声音的频率并不成线性正比关系，所以用Mel频率尺度更符合人耳的听觉特性。美尔频率尺度的值大体上对应于实际频率的对数分布关系，其与实际频率的具体关系可用下式表示： 式中，Fmel是以美尔（Mel
转载
2024-05-05 17:59:07
180阅读
信号：
是一定量随时间的变化。 对于音频，变化的量是气压。可以随时间采集气压样本。 采样数据的速率可以变化，但是最常见的是44.1kHz，即每秒44,100个采样。 捕获的是信号的波形。傅立叶变换：
音频信号由几个单频声波组成。 在一段时间内对信号进行采样时，仅捕获得到的幅度（amplitude）。傅里叶可以将信号分解为单个频率和频率幅度。 换句话说，它将信号从时
简要说下流程 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 3）将上面的频谱通过Me
### 深度学习中的梅尔刻度和梅尔频谱
在深度学习领域，尤其是在语音处理和音乐分析中，梅尔刻度（Mel scale）与梅尔频谱（Mel spectrogram）的概念非常重要。它们不仅帮助我们更好地理解声音信号，还能有效地提高模型的性能。
#### 一、什么是梅尔刻度？
梅尔刻度是一种基于人耳感知的频率刻度。它与线性频率刻度相比，更好地模拟了人类听觉系统对不同频率的敏感性。简单来说，在低频段
引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为线性，在1000Hz以上为对数，这就使得人耳对低频比高频更敏感。心理物理学研究表明，人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度，该非线性标度可被称为“Mel”标度。一般来说，声音的频率和人耳所听到的声音高低不成正比，而是与音调(人们为了描
转载
2023-09-14 16:00:01
223阅读
# 梅尔频谱与深度学习：音频处理的基础
## 引言
在音频处理领域，梅尔频谱是一种常用的特征提取工具，尤其是在语音识别和音乐分类等任务中。结合深度学习技术，梅尔频谱能够帮助计算机从复杂的音频信号中提取出有用的信息。本文将介绍梅尔频谱的基本概念，展示如何使用Python生成梅尔频谱，并探讨其在深度学习中的应用。
## 梅尔频谱是什么？
梅尔频谱是通过梅尔尺度将音频信号的频率特征转化为可被深度
原创
2024-09-13 04:17:37
152阅读
为什么tacotron生成语音时需要先生成Mel频谱，再重建语音？Mel频谱在其中起到什么用？不知道这个问题合不合适，诚惶诚恐，还望各位不吝赐教。 Mel谱就是短时傅里叶变换（STFT）对每一帧的频谱（能量/幅度谱），从线性的频率刻度映射到对数的mel刻度，再用40个滤带（filterbank），双向就是80个，得到80维度的特征向量，这些特征值大致上可以表示为信号能量在me
文章目录写在前面正文开始了解梅尔频谱图几天前发生在我脑海中的真实对话频谱图梅尔量表梅尔频谱图回顾未完待续... 小白进来！写在前面Medium的一篇文章，特别幽默地介绍了梅尔谱图，快来一起轻松学习吧！正文开始作者：Dalya Gartzman 时间：2019.08.20了解梅尔频谱图阅读这篇短文，如果你想像Neo（电影《黑客帝国》男主角，即上图中的人物）一样，并了解所有关于Mel Spectro
转载
2024-02-05 21:48:13
286阅读
wiki里说 在声音处理中，梅尔频率倒谱( MFC ) 是声音的短期功率谱的表示，基于非线性梅尔频率标度上的对数功率谱的线性余弦变换。 倒谱和MFC 之间的区别在于，在 MFC 中，频带在梅尔尺度上等距分布，这比正常频谱中使用的线性间隔频带更接近人类听觉系统的响应。这种频率扭曲可以更好地表示声音，例如，在可能会降低传输带宽的音频压缩中以及音频信号的存储要求。 梅尔频率倒谱系数( MFCC ) 是共
转载
2023-11-15 16:00:51
525阅读
一句话概括：将时域的语音变为频域的，对频域的信号进行分段滤波，得出不同频率段的占比（比如分为26段），所得到的占比系数组成的矩阵，就是梅尔倒频谱系数MFCC作用人之所以能够通过人声辨别说话人的身份，是因为每个人的声道不同，而这个声道就相当于收集声音的器物。我们需要提出一个数据表示方式来代表每个人特定的声道，这样，我们只需要知道某个人，这个特定的数据表示形式，就知道了这个语音讲话者的身份。这个特定的
# 将频谱图转换为梅尔图谱的Python实现
在音频处理和信号处理领域，频谱图和梅尔图谱都是非常重要的工具。频谱图展示了音频信号在频率和时间维度上的能量分布，而梅尔图谱则为更好地模拟人耳对不同频率敏感度的感觉，常用于语音识别、音乐信息检索等场景。在本文中，我们将通过Python实现频谱图到梅尔图谱的转换，并深入探讨这二者之间的区别及其应用。
## 频谱图 vs. 梅尔图谱
频谱图是由短时傅里
一、听觉特性。人们不能完全搞清楚人耳的内部构造，这就不能利用状态空间的方法来分析人耳的听觉特性。但是，可以把人耳当成黑匣子，声音作为激励，人类的反应作为响应，利用信号与系统的经典分析方法，把声音作用于人耳，并观察人类的反应。于是，得到了人耳的听觉特性。1、人耳对频率具有选择性。人耳听到的声音的高低与声音频率不成线性关系，而是与该声音频率的对数近似成线性正比关系。2、人类不能有效地分辨出所有的频率分
# 梅尔频谱与深度学习的关系
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，它在语音识别、音乐分类和情感分析等多个领域的应用越来越广泛。在这些领域中，音频信号的特征提取是一个关键步骤。而梅尔频谱作为一种广泛使用的音频特征表示方法，常常与深度学习模型结合使用。本文将探讨梅尔频谱的基本概念及其在深度学习中的应用，并提供一些相关的代码示例。
## 梅尔频谱的基本概念
梅尔频谱是一种以“梅尔”尺度表示频
