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
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2023-06-25 22:52:56
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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
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2023-06-21 16:19:33
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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
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2023-12-22 14:07:57
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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
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2023-09-16 21:49:35
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# 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
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2024-08-27 11:08:32
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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
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2024-07-10 16:01:32
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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
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2023-11-03 19:01:01
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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
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2023-12-10 21:09:38
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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
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2024-02-26 17:28:40
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使用pyecharts如同使用前端echarts，这里主要介绍pyecharts的源码内的图表属性不满足使用，应该怎么办？使用pyecharts生成柱状图 pyecharts开源链接：http://pyecharts.herokuapp.com/bar 根据官方样例：# encoding: utf-8
from pyecharts import Bar, Page
page = Page()
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2023-08-10 12:51:23
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类类的简介类的创建、使用方法创建方法使用方法self的含义类和实例\_\_init__（魔术方法）属性与方法类属性实例属性实例方法类方法静态方法 类的简介类是一个创建对象的图纸，同时类本身也是一个对象，简单的说类就是一个创建对象的对象（类本身是一个type类型的对象）class Prople:
pass
print(type(Prople)) # <class 'type'>
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2023-10-10 11:20:12
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学会写类并不能说明你已经学会了面向对象的思想方法，因为还没能做到类与类之间的关联，也就是无法准确描绘现实世界。类图本身就是对现实世界的抽象，是一种编写程序的逻辑结构。以下是对类图知识点的梳理，以期能够深刻体会面向对象的含义并能灵活运用类图。UML类图的图示：可见性：from __funture__ im
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2023-08-17 12:58:03
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# 如何用Python生成CDF图
## 概述
在数据分析和统计领域，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）是描述随机变量概率分布的一种函数。通过绘制CDF图，可以直观地展示数据的累积分布情况。本文将介绍如何使用Python生成CDF图，并逐步指导你完成实现的过程。
## 实现步骤
下面是生成CDF图的步骤，我将使用表格的形式展示：
| 步骤
原创
2023-07-22 16:49:53
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# 使用Python生成长图的简单指南
在数据可视化和信息展示的过程中，长图越来越受到欢迎。长图通常包含多段信息，便于用户快速浏览。Python作为一种强大的编程语言，非常适合用于生成各种类型的图像。本文将向您介绍如何使用Python生成长图，并提供简单的代码示例。
## 1. 安装所需库
首先，我们需要确保安装了`Pillow`和`Matplotlib`库，这些库提供了我们生成图像所需的功
# Python生成树状图
树状图是一种常见的数据可视化形式，用于展示层次结构或关系。在Python中，我们可以使用一些库来生成树状图，如matplotlib和graphviz。本文将介绍如何使用这两个库来生成树状图，并且提供代码示例。
## 1. 使用matplotlib生成树状图
matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，可以用来绘制各种图表，包括树状图。下面是一个使用matpl
原创
2023-11-12 04:34:53
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☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言老猿对图像处理基础知识非常缺乏，所以OpenCV-Python的学习进度很慢，很多基础概念和原理的东西花了大量精力去研究和学习，如前面图像的形态变换、最近的仿射变换和投影变换等。目前正准备学习图像的滤波处理，但图像怎么能进行滤波了？难道图像是波吗？经过多天查阅资料加上自己的理解，个人觉得自己终于理解了图像滤波的概念，在此将相关知识整理分
# 生成灰阶图像的Python技术解析
在数字图像处理领域，灰阶图像是一种常见的图像类型，它只包含灰度信息而不包含彩色信息。灰阶图像通常用于图像处理中的很多应用，如边缘检测、图像增强、目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成灰阶图像。
## 灰阶图像的基本概念
在灰阶图像中，每个像素的灰度值表示像素的亮度，通常范围在0到255之间。0代表黑色，255代表白色，其他值代表不同程
原创
2024-05-20 06:29:26
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