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
转载
2023-06-21 16:19:33
0阅读
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
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
转载
2023-12-22 14:07:57
190阅读
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
转载
2023-09-16 21:49:35
121阅读
# 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
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
转载
2024-08-27 11:08:32
82阅读
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
转载
2023-06-25 22:52:56
121阅读
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
转载
2024-07-10 16:01:32
186阅读
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
转载
2023-11-03 19:01:01
538阅读
训练分类器目前为止，你已经知道如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，那数据呢？What about data？通常，当你需要处理图像、文本、音频或者视频数据时，你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中。然后再将数组转换成torch.Tensor。对于图像，可用的包有：Pillow、OpenCV对于音频，可用的包有：scipy和librosa对于文本，无论是
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
转载
2023-12-10 21:09:38
87阅读
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
转载
2024-02-26 17:28:40
1614阅读
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
839阅读
文章目录前言一、绘图布局1.1 子图集(plt.subplots())1.2 马赛克子图(plt.subplot_mosaic())1.3 格子分割(mpl.gridspec.GridSpec())1.4 合理分割与绘图二、基本图形与常用统计图形2.1 绘图基础2.2 线图(plt.plot())2.3 条形图(plt.bar() & plt.barh())2.4 直方图(plt.his
转载
2023-08-14 17:24:13
346阅读
图机器学习（传统的图生成模型）1. 前言之前都是图的模型都是已知的：这节开始研究如何用模型生成这样的图：图生成模型问题的研究动机，以前都是假设图是已知的；但我们也会想通过graph generative model人工生成与真实图类似的synthetic graph，这可以让我们：了解图的形成过程。预测图的演化。生成新的图实例。异常检测：检测一个图是否异常。2. Properties of Rea
转载
2024-08-08 08:00:15
232阅读
调用百度云api，实现截图图片文字识别 相信大家在网上查找资料时都会遇到一些类似于pdf格式的文档，无法直接复制，手打太过于浪费时间。那么在这里我分享一个调用百度云api文字识别接口识别此类文字的python小程序。本人刚学习python时间不长，如果内容有错误还望斧正。 首先我们需要去 百度云官网申请一个接口 点击立即使用 创建应用 填写需要填写的数据后点击立即创建，即可
转载
2023-10-08 14:50:22
261阅读
一、1.主要参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念：图(Graph)：点(Vertex)与边(Edge)组成的集合，进一步可以分为有向图、无向图，其中边被称为“弧”，点被称为“顶点”，是网络分析中的常用数据结构。有向图：图中的边具有方向无向图：图中的边没有方向连通图：图中任意顶点间有弧连通弧：图中的边，在有向图中可分
转载
2024-04-09 14:28:18
130阅读
大家好，说起可视化图表，那么弦图(Chord Diagram)一定是颜值担当了，比如在今天这个特殊的日子我们通过使用百度迁徙数据来可视化展示武汉及其周边城市的迁徙数据? 看上去是不是很酷炫，并且还支持交互，接下来我们就讲解如何使用Python制作这样一张弦图～首先我们先简单介绍一下弦图，弦图主要用于展示多个对象之间的关系，连接圆上任意两点的线段叫做弦，弦（两点之间的连线）就代表着两者之间
转载
2023-08-02 16:41:06
541阅读
1，图像梯度的概念 梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（无论是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的是一个核模板。模板的不同结果也不同。所以能够看到，全部的这些个算子函数，归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子。在微积分中，一维函数的一阶微分的基本定义是这样的： 而图像是一个二维函数f(x,y)，其微分当然
转载
2023-10-01 22:10:54
348阅读
美图秀秀相信大家都不陌生，大家只要操作美图秀秀，就可以P掉图片中脸上的一些瑕疵，让人变得更加的美丽。今天小编就带领大家来借助Python和Flask来实现一个美图秀秀的网页设计，大家只需要通过网页上传需要美颜的图片，然后就可以从网页下载美颜好的图片。01整体设计首先我们需要实现的是美图秀秀的功能，在一幅图中，我们看起来的非常粗糙的点，可以视作是一些噪声，而我们就需要借助工具去去除这些噪声，使得图像
转载
2023-10-29 19:12:45
100阅读
