MFCC提取过程一、概述二、提取过程提取语音信号预加重分帧加窗快速傅里叶变换梅尔滤波器组对数能量离散余弦变换（DCT）动态差分参数的提取（包括一阶差分和二阶差分） 一、概述在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients
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
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2024-05-14 16:43:05
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MFCC概述在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不
梅尔倒谱系数（MFCC） 梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱，MFCC分析依据的听觉机理有两个第一Mel scale：人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的，有下面公式$$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$$$f = 700
MFCCMFCC特征全称为Mel频率倒谱系数（Mel-Frequency Ceptral Coefficients,MFCC)，它能够反映人对语音的感知特性。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽
# 使用 Python 绘制语谱图的指南
语谱图是一种用于分析音频信号的工具，可以展示声音的频率成分随时间变化的情况。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 创建语谱图。我们将通过一系列步骤来实现这个目标，并在每个步骤中详细解析所需的代码。
## 整体流程
下面是绘制语谱图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
|
Mel倒谱系数：MFCC Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）的缩写是MFCC，Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。 用录音设备录制一段模拟语音信号后，经由自定的取样频率(如8000 Hz、16000 Hz等)采
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
1. 语谱图 spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。2. 语谱图形成过程信号预加重对信号进行分帧加窗，进行STFT， 得到每帧信号的频谱图
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2023-12-28 23:38:51
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在我的 IT 生涯中，处理各种数据可视化任务是家常便饭，其中“语谱图”尤其引起了我的关注。对于需要对音频进行详细分析的场景，语谱图能够提供非常精确的视图，而 Python 提供了强大的工具来实现这一点。在本篇博文中，我将详细介绍如何使用 Python 生成语谱图的过程，以及在这个过程中所经历的种种挑战与收获。
### 背景定位
在过去的项目中，我发现音频数据的分析是一个技术痛点。尤其是在处理音
python实现时频谱，语谱图，mel语谱倒谱等可以和理论相结合学习：语音信号是一个非平稳的时变信号，但语音信号是由声门的激励脉冲通过声道形成的，经过声道(人的三腔，咽口鼻)的调制，最后由口唇辐射而出。认为“短时间”(帧长/窗长：10~30ms)内语音信号是平稳时不变的。由此构成了语音信号的“短时分析技术”。帧移一般为帧长一半或1/4。1. 导入所需库，加载语音，定义参数import matplo
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2024-03-11 07:19:57
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语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法，但是都存在着局限性。时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解，频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系。而语谱图综合了时域和频域的优点，明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况、语谱图的横轴为时间，纵轴为频率，任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示。颜色深的，频谱值大，颜色浅的，频谱值小。语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路，称之为声纹，
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2023-08-07 10:45:29
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MFCC梅尔倒谱系数是说话人识别、语音识别中最为常用的特征。我曾经对这个特征困惑了很久，包括为什么步骤中要取对数，为什么要最后一步要做DCT等等，以下将把我的理解记录下来，我找到的参考文献中最有价值的要数【1】了。是CUM一个教授做的PPT。整个流程如下：时域的波形图如下图1. 时域波形图第一步获得语谱图，语谱图是一个非常有力的工具，因为人耳就是进行的频率分析。图2. 语谱图第二步经过梅尔滤波器组
用python 绘制语谱图1.步骤：1）导入相关模块 2）读入音频并获取音频参数 3）将音频转化为可处理形式（注意读入的是字符串格式，需要转换成int或short型）代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import wave
#读入音频。
path = "E:\SpeechWarehous
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2023-06-19 17:33:43
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目录：1 LeNet2 AlexNet3 VGG4 GoogLeNet5 ResNet6 DenseNet7 Non-Local Networks8 Deformable Convolutional Networks9 Dilated Convolutional Networks10 SENETGITHUB(持续更新):liuyuemaicha/cnn_modelgithub.comgithub代
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2024-08-08 22:21:41
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Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。plotly介于seaborn和pyechart之间，在表达
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2024-06-04 23:01:23
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第二章语谱图分析3.6 语音信号的 语谱图分析 语谱图 语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法。但是这两种方法均有局限性： 时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解； 特性中又没有语音信号随时间的变化关系。 因此人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅里叶分析的显示图形称为语谱图。 语谱图在1941年由贝尔实验室研究人员发明，它试图用三维的方式显示语音频谱特性， 纵轴表示频率
什么是语谱图什么是语谱图？最通常的，就是语音短时傅里叶变换STFT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。STFT时横轴时间，纵轴频率，每格颜色深浅代表信号能量功率大小。窄带语谱图“窄带”，顾名思义，频率带宽小，短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。 窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开，更细致”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体
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2023-11-23 20:43:26
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概述
在之前的文章中，比较简单的介绍了几个时域特征，其实时域特征在现有的音频应用中基本不用。而使用较多的是频域特征，特别是在与深度学习有关的应用中，目前使用到的频域特征主要包括
语谱图
MFCC
Fbank
PLP
CQCC
下图很好了描述了上述几个特征的提取过程。
图片来自https://www.zhihu.com/question/310006797/
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2021-06-18 15:31:41
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一、实验目的与要求了解频域变换过程，掌握频域变换特点熟练掌握频域滤波中常用的平滑和锐化滤波器，能够对不同要求的图像进行滤波处理，体会并正确评价滤波效果，了解不同滤波方式的使用场合，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像频域平滑（去噪）：使用自生成图像（包含白色区域，黑色区域，并且部分区域添加椒盐噪声），然后进行傅里叶变换，并且分别使用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低
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2024-04-10 15:59:52
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