python验证码识别需要识别的验证码: 第一步 :图片处理(降噪) 见上一篇文章:验证码处理降噪第二步:生成训练素材 存放每个数字的各种不同形态(通过工具截图)from PIL import Image, ImageDraw import os import random import numpy as np base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath
数字信号处理课 程 设 计课程名称数字信号处理题目名称基于 MATLAB 的语音去噪处理专业班级13级通信工程本一学生姓名 学 号 指导教师二○一五年十二月二十七日引 言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数
在很多年前,语音增强的主要方法还是一些传统的方法,例如基于模型的,基于滤波器的等等,这些传统的方法大多数都被前辈大佬们研究透了,也已经很成熟了,也是目前工业上用于前端去噪的常用方法,经典的webrtc中的降噪目前使用的就是基于维纳滤波的降噪算法,有兴趣的可以拿来webrtc语音处理的c代码一下,最近看了一下,脑瓜子嗡嗡的。自从深度神经网络在计算机视觉领域取得了巨大成就以后,语音增强领
一, 产品概述:    EN-46 是一款数字 DSP 远距离拾取降噪模块,模块支持双麦克风的阵列方式。可以很好 的在嘈杂环境中清晰的萃取出人声,并压制环境噪音。    EN-46 模块采用高效降噪算法的 DSP 芯片, 针对稳态和非稳态噪音都有作用。 模块整个单元连接非常简单, 可以很好的接载各类通讯设备,录音拾取产品, 无须考虑 软件的烦琐调试,无论是连
一. 高斯滤波        高斯滤波是一种线性平滑滤波器,对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中,我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声,所以在许多实际应用的预处理部分,都会采用高斯滤波抑制噪声。        高斯滤波和
一、语音信号处理的三个主要方向。         1,语音合成。          语音合成的是为了让计算机产生高质量的、高自然度的连续语音。计算机语音合成系统又称文语转换系统(TTS),主
语音信号的产生:语音由震动产生,语音的区分通过 频率 区分1.数据准备:数据采样,根据奈奎斯特采样定律:f-sample=2f-wav,可以捕捉到音频所有的细节 2.预加重(Pre-Emphasis):语音信号往往会有频谱倾斜现象(Spectral Tit 低频部分比高频多),需要使用滤波器平衡高频与低频部分的幅度:(原理:高频部分差分值比低频部分更大,此消彼长)\[y(t) = x(t) - \
1、语音信号倒谱??有什么用呢?它和 频谱有什么区别呢?2、线性预测分
原创 2022-08-18 18:11:01
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<一>基于MATLAB的语音信号采集和分析系统的可视化设计论文摘要:设计和开发了一种基于MATLAB的语音采集与分析的可视化系统,该系统通过Realtek Ac97型声卡和MATLAB的数据采集工具箱低成本地实现了语音信号的实时采集,并利用 MATLAB 强大的数值计算和信号处理功能高精度地完成了语音信号的分析工作。系统还使用 MATLAB 的图形用户界面设计工具进行了优化,通过简单的
PAGE \* MERGEFORMATPAGE \* MERGEFORMAT II摘要随着计算机和信息科学的飞速发展,信号处理逐渐发展成为一门独立的学科,成为信息科学的重要组成部分,在语音处理、雷达、图像处理、通信、生物医学工程等众多领域中得到广泛应应用。本论文研究了滤波器的设计,并通过设计好的滤波器语来分析语音信号。在计算机中录入一段语音信号,通过MATLAB语音信号进行时频变换和分析;再通过
Question1: vocoder在合成中的角色???合成概况语音合成主要有波形拼接和参数合成两种方法[1]。波形拼接方法 使用原始语音波形替代参数,合成的语音清晰自然,质量相比于参数合成方法要好。PSOLA(pitch synchronous overlap add)算法可以对拼接单元的韵律特征进行调整。参数合成方法提取参数->HMM建模->合成参数->波形重建 合成中的vo
基于MATLAB的语音信号采集与处理 基于MATLAB的语音信号采集与处理 1.理论原理 利用MATLAB语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用MATLAB软件平台进行频谱分析;并所采集的语音信号加入干扰噪声,加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号语音信号的“ 短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知
写在前面:仅作为个人学习笔记,便于以后查阅,如对你有帮助,荣幸之至,如有错误,欢迎评论指正编程软件:matlab R2018b 系统: win10系列文章目录chirp信号的生成与接收对接收到的chirp信号进行滤波、分帧处理及端点检测计算原始chirp信号与滤波后chirp信号的相关性绘制接滤波后chirp信号的时域图和频域图从1-4完整走一遍 文章目录系列文章目录滤波分帧处理端点检测参考文献
一般而言语音处理目的有两种,一种是语音信号进行分析。提取特征參数。用于兴许处理;一种是加工语音信号,如在语音增强中含噪语音进行背景噪声抑制。以获得相对“干净”的语音
# Python语音信号对齐的实现指南 ## 1. 项目流程概述 在实现Python语音信号对齐的过程中,我们可以将整个流程分为几个主要步骤。以下是一个简单的流程表: | 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 | |----------|-----------------|--------------------
原创 2024-10-08 04:10:13
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目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要3.1谱减法3.2 语音增强——维纳滤波4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.MATLAB核心程序........................................... %分帧和加窗 FrameLen=fi
首先说一下,百度文档上也是可以搜索到我们学校学长学姐写的实验报告。本人也参考借鉴了一下,在此列出:语音信号实验报告 - 百度文库 (baidu.com)语音信号实验报告 - 百度文库 (baidu.com)实验报告大概内容:一、 实验目的、要求(1)掌握语音信号采集的方法(2)掌握一种语音信号基音周期提取方法(3)掌握短时过零率计算方法(4)了解Matlab的编程方法二、 实验原理基本概念:(a)
# Python 语音信号滤波指南 语音信号滤波是信号处理领域中比较基础的一个任务,它可以帮助我们去除噪声,提高信号质量。本文将带您了解如何使用 Python 实现语音信号的滤波,主要分为几个步骤: ### 一、流程概述 以下是执行语音信号滤波的流程概述: | 步骤 | 描述 | |-------------|-------------
原创 2024-10-12 03:58:34
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 P34 HMM是一个双内嵌式随机过程,由两个随机过程组成: 一个是状态转移序列,对应单纯markov过程;另一个是每次转移时输出的符号组成的符号序列。(这个也是随机的,理解为 不知道状态序列,也不知道输出符号序列。。。)语音信号处理(第二版)韩纪庆编P178 BW算法,重估算法证明 重估算法引入GMM: GMM: (韩纪庆版 P184) k:第k个高斯分布P130: 模板(模型)Mi,
1、语音信号和一般电 信号的时域分析有 什么不同呢?2、语音信号频域分析有什么特别之处吗?3、语音信号
原创 2022-08-18 17:57:54
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