一、前言二、MUSIC算法三、MVDR算法代码实现四、MUSIC算法代码实现一、前言上篇博客中已经详细介绍了声源定位的一些概念以及MVDR波束形成法的原理，在本篇博客中，我将介绍另一种更为精准的波束形成算法：MUSIC算法以及这两种算法的Python代码实现。二、MUSIC算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的方法类似于MVDR算法，只是在最后计算的时
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2023-12-28 04:43:33
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小朋友们，我们上一节已经学完了Scratch【事件】模块，今天我们开始研究Scratch【声音】模块，声音模块更有趣哦！我们在做游戏的时候可以给游戏添加背景音乐，小朋友生日时做一个贺卡，给他录制一首生日歌。。。我们还可以对声音进行调整，例如调整 音量，调整 音调等。【注：音频文件的格式非常多，但是Scratch仅能识别两种格式：wav和mp3。如果库中没有合适的音乐，可自行录制。】先来认识一下今天
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2024-05-24 20:00:57
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弹性体振动学 分布参数系统：有不少振动系统质量在空间有一部分联系，并且空间中某物体一部分的质量本身还包含着弹性和阻尼振动。具有分布参数系统的物体叫弹性体：本章弦，棒，膜，板。2-1弦的振动寻找弦的振动方程我先把我的方法说一下：先证明沿绳子方向张力由绳子内部的质量元抵消了，证明横向振动即为振动方程，再加上一个干扰项表示一般情况。书上的证明：先用T把和表示出来，二者矢量和即为质量元所受横向张
# 用Python声学模块进行声音信号处理
声学是研究声音的传播、产生、感知和控制的学科，声学模块则是用来处理声音信号的Python库。在实际应用中，声学模块可以用来分析音频文件、提取特征、进行语音识别等操作。本文将介绍如何使用Python声学模块进行声音信号处理，并通过代码示例演示其基本功能。
## 安装声学模块
首先需要安装Python声学模块，可以使用pip进行安装：
```mark
原创
2024-06-04 04:32:31
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前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的
前置知识：
语音识别：
系统主要有四部分组成：信号处理和特征提取、声学模型、语言模型（Language Model, LM）和解码器(Decoder)。信号处理和特征提取部分以音频信号为输入，通过消除噪音、信道失真等对语音进行增强，将语音信号从时域转化到频域，并为后面的声学模型提取合适的特征。声学模型将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取模块提取的特征为输入，生成声学模型得分。语
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2024-01-29 10:51:04
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方法一：playsound module playsound module是一个可以跨平台使用的库，不需要其他依赖的库，直接利用pip或者IDE的库管理功能安装就行。from playsound import playsound
playsound(‘test.mp3’)只需要上面两行代码就可以听到声音啦。可以用来播放mp3和wav文件等。解决Python使用playsound播放音频报错：在用
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2023-07-03 05:53:14
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Actran是一款专业的声学仿真求解软件，被广泛应用于汽车行业、工业机械行业及家用电器行业。Actran能够模拟振动辐射噪声、气动噪声等声固耦合问题，帮助工程师了解其设计产品的声学特征，并在设计初期指导改型工作。 产品介绍1. 功能模块基础模块—Actran Acoustics. 支持求解对流场中的声传播问题，空腔声学问题、外场声辐
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2024-01-08 20:48:04
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先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
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2024-01-16 16:54:29
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-08-04 17:26:37
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1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-26 12:21:22
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-10-29 21:20:21
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
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2023-12-16 20:11:35
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１、Caffe的卷积操作时间主要在矩阵乘法，假设一个m*n卷积核，且输入通道数为１，输出特征图大小为h*w，则乘法个数m*n*h*w,这里的优化仅限于对矩阵的乘法优化，因此，只要选择适合的矩阵计算库就可以了。２、若使用FFT来计算图像卷积。其主要步骤如下。假设输入图像的大小为len=h*w，卷积核大小k_len＝m*n；通常len>>k_len；对输入图像A做FFT，其算法的时间复杂度
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2023-07-20 23:07:16
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