目录 1 任务介绍 1 2 项目实现 1 2.1 预处理 2 2.2 特征提取 3 2.2.1 归一化 3 2.2.2 预加重 3 2.2.3 分帧 3 2.3 加窗 4 2.3.1 端点检测 6 2.3.2 快速傅里叶变换 8 2.3.3 梅尔频率域特征 10 2.4 识别模型 12 2.4.2 数据加载 13 2.4.3 模型训练 13 2.5 识别交互 14 2.5.1 前端界面 14 2.
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2024-06-07 10:57:04
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???欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。??? ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨
原创
2024-04-17 09:43:53
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市面上语音识别技术原理已经有很多很多了，然而很多程序员兄弟们想研究的时候却看的头大，一堆的什么转mfcc，然后获取音素啥的，对于非专业音频研究者或非科班出生的程序员来说，完全跟天书一样。最近在研究相关的实现，并且学习了keras和tensorflow等。用keras做了几个项目之后，开始着手研究语音识别的功能，在网上下载了一下语音的训练文件，语料和代码已上传到了：链接：https://pan.ba
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2024-04-10 14:13:24
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本文介绍两种基于两阶段训练的语音合成方法Kathaka和CAMP，通过语义和句法特征预测韵律分布，分别使语音自然度提升13.2%和26%，涉及变分学习、BERT嵌入和图神经网络等技术。
声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布# -*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport numpy.ff
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2024-06-27 08:45:08
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为什么要有语音端点检测？或者换个角度说，静默检测、静音检测。以下摘自百度。语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)又称语音端点检测,语音边界检，是指在噪声环境中检测语音的存在与否,通常用于语音编码、语音增强等语音处理系统中,起到降低语音编码速率、节省通信带宽、减少移动设备能耗、提高识别率等作用。早先具有代表性的VAD方法有ITU-T的G.729 Annex B。似乎
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2023-12-03 12:44:46
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基于Python的语音识别系统的设计与实现 摘 要 随着互联网的发展，语音文件成为了人们接触得越来越多文件。如何高效的从一段录音中提取出关键信息，提取出其中人们感兴趣的内容，直观的呈现给人门。本文以DFSMN作为声学模型，引入TensorFlowr模型，将语音识别转化为翻译任务展开深入研究，具有一定的理论意义和研究价值。 本文阐述了语音识别领域的几种主流深度学习模型。根据深度学习理论，设计了基于T
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2024-03-22 12:51:20
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# Python语音端点检测实现
语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音处理中的一个重要技术，旨在自动识别和分离语音与静默状态。它通过判断音频流中何时有人说话来优化语音信号处理，提高语音识别及通信的性能。本文将介绍如何使用Python实现基本的语音端点检测，并提供相关代码示例。
## 端点检测的基本原理
端点检测通常涉及以下几个步骤：
1. **信
原创
2024-10-22 03:41:08
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导读语音激活检测(Vioce Activation Detection)简称VAD，用来检测语音信号是否存在。VAD技术在语音领域中应用非常的广泛，在语音识别中我们可以对长语音通过VAD来检测出语音信号的空隙，通过这个空隙来分割语音，将长语音切分成短语音来进行语音识别。在电话通信中，为了减少存储数据所使用的空间，我们可以通过VAD技术将空隙的语音信号进行移除。VAD的检测算法有多种，比较简单的一种
本文内容均翻译自这篇博文：(该博主的相关文章都比较好，感兴趣的可以自行学习)Voice Activity Detection(VAD) Tutorial语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence)。这里将提供一个简单的VAD方法，当检测到语音时输出为1，否则，输出为0。语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法
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2023-12-14 07:54:33
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文章目录概述原理及MATLAB实现基本流程特征提取短时能量谱质心阈值估计和阈值化处理提取语音片段MATLAB2020a中的VAD函数参考 概述在复杂的应用环境下，从音频中分割出语音信号和和非语音信号，是一个很重要的环节，因为它不仅可以减少数据以及系统的运行时间，还能够抑制噪声对系统的干扰。端点检测就是判断语音的起点和终点。常用的方法有基于短时能量和过零率的双门限法。本文将介绍一种基于信号短时能量
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2024-01-08 19:03:59
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音乐分类前言复现代码MP3转melCNN模型训练结果总结 前言我在逛github的时候，偶然发现了一个项目：基于深度学习的音乐推荐.[VikramShenoy97]。作者是基于CNN做的一个音乐类型分类器，input_shape是128×128×1的tensor也就是128帧、128为帧长度Mel特征;输出的是8个类型的softmax值。在推荐部分则使用NLP方向简单的余弦相似度进行评估，算距离
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2024-08-08 22:17:15
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# Python检测语音有文字的地方
在日常生活中，我们经常会遇到需要从语音中提取文字信息的场景，比如语音识别、语音转文字等。那么如何使用Python来检测语音中有文字的地方呢？本文将介绍如何利用Python中的一些库来实现这一功能。
## 语音转文字
在进行语音文字识别之前，首先需要将语音文件转换为文本。Python中有一些强大的语音处理库，比如SpeechRecognition，可以帮助
原创
2024-06-20 03:47:28
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# Python实现语音的端点检测
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现语音的端点检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载音频文件 |
| 2 | 预处理音频数据 |
| 3 | 提取音频特征 |
| 4 | 使用机器学习模型进行端点检测 |
| 5 | 输出端点位置 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤1：加载音频文件
``
原创
2024-06-06 05:41:27
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理(灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀)
XLN Audio XO v1.0.4 WiN-MAC
探索您的声音世界XLN Audio的XO是一种革命性的节拍制作和鼓采样探索工具。XO在XO Space中收集所有您的一次鼓音并按相似性对其进行排序。XO允许您平稳，无缝地浏览样本，无论您在何处或如何存储它们。即使您的声音库散布在计算机和外部驱动器上，文件的文件名含糊不清，或者您的库中有很多重复项，XO也会为您收集并整理它们。
语音端点检测的方法语音端点检测的方法 演讲者：刘德体 语音端点检测的目的和意义 基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 基于倒谱特征的端点检测 基于熵的端点检测 基于复杂性的端点检测(KC复杂性和C0复杂性) 不同语音端点检测方法的实验结果对比 语音端点检测的目的和意义 目的 语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术
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2023-11-09 05:09:08
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语音端点检测（Voice Activity Detection,VAD）
本文内容均翻译自这篇博文：(该博主的相关文章都比较好，感兴趣的可以自行学习)Voice Activity Detection(VAD) Tutorial语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现（speech presence）和语音消失（speech absence）。这里将提供一个简单的VAD方法，当检测
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2023-07-20 20:30:23
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语音端点检测原理VAD——Voice Activity Detection(个人整理)语音端点检测：用于判断给定的音频数据是否存在语音，其常用语音编解码、降噪、增益控制、波束形成以及唤醒识别等算法中。VAD检测给定音频数据含有语音的概率，VAD方法通常包括特征提取和语音/非语音判决两部分。当前使用的语音特征主要有时域和频域两种， 时域特征： ①能量波动； ②过零率 ③最大能量 ④最小能量等。频域特
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2023-11-02 07:28:01
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在数字的洪流中，我是一位织梦者，以代码为笔，以逻辑为墨，书写着技术的诗篇。新年之始，我站在时间的交汇点，回望2024的轨迹，展望2025的星辰。回望2024：技术的韵律，编织梦想的篇章年初之时，我立下誓言，要像破晓的曙光，照亮技术的深渊。Python的旋律，在指尖流淌，编织出数据分析的梦幻之网，捕捉数据的每一次跳动。Java的城堡，巍峨而坚固，我在其中构建企业级应用的辉煌殿堂，每一行代码，都是对稳
