# Python实现听觉谱PLP (Perceptual Linear Prediction)
在现代语音处理和音频分析中，听觉谱（Perceptual Linear Prediction, PLP）是一种强大的特征提取算法。PLP的方法主要是模拟人耳的听觉特性，能够有效地对语音信号进行分析和处理。本文将介绍PLP的基本原理，并通过Python代码实现这一算法。
## PLP算法原理
PLP
文章目录一、MPEG-1 Audio LayerII编码器原理1.1 基本思想1.2 心理声学模型1.2.1听觉阈值1.2.2频域掩蔽1.3 临界频带1.4 人耳听觉系统1.5掩蔽效果的加和二、MPEG音频压缩2.1多相滤波器组，用来分割子带2.2量化和编码 – 比例因子的取值和编码2.3数据帧包装三、实验步骤1.文件开头定义宏和变量2.打印音频信息3.修改主函数四、实验结果1.音乐文件（1）命
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2023-10-22 08:19:51
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://blog..net/weixin_42485817/article/details/107590846
原创
2022-02-12 13:58:58
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https://blog.csdn.net/weixin_42485817/article/details/107590846
原创
2021-07-09 15:48:59
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Lab6 MPEG音频编码实验——C++代码实现一、MPEG音频编码实现框架及思路1、MPEG音频编码实现框图：MPEG音频编码的实现主要分为上下两条线，上方红色框中的部分属于时域分析（粗细节），下方蓝色框中的部分属于频域分析（细细节）。其中主要模块的作用分别是：心理声学模型：依据人耳听觉阈值和听觉掩蔽特性建立，分析听阈曲线，保证满足人耳听觉感受的前提下，减少码率。动态比特分配：根据目标码率和心理
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2024-02-28 10:15:13
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掩蔽效应是使一个声音A能被感知的阈值因另一个声音B的出现而提高的现象，其中声音B为掩蔽声，声音A为被掩蔽声。 首先要弄明白什么是被感知的阈值，个人理解就是某个声音能被人耳感知到的最低声压级。以纯音对纯音的掩蔽为例（如下图所示），通过可听阈曲线可以清楚的发现，在没有掩蔽声的情况下，人耳可听到声音A、声音B及声音C的最低声压级为a、b和c。而当掩蔽声出现后，此时人耳可听到声音A、声音B及声音C的最低
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2024-01-03 15:39:51
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# 如何在Python中实现功率谱
在信号处理中，功率谱是一个非常重要的工具，它用于分析信号的频率成分。今天，我们将学习如何在Python中实现功率谱。整个流程可以分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------------|
| 1
原创
2024-10-28 03:58:15
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文章目录一、前言二、基本原理(一) 无向权重图1、 邻接矩阵 W2、 度 D（二）相似矩阵/邻接矩阵 W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2) 拉普拉斯矩阵的性质(四) 无向图切图1、 子图与子图的连接权重2、 切图的目标函数(五) 谱聚类切图1、 RatioCut切图2、 Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法
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2023-12-06 16:28:20
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## Python实现功率谱
功率谱是信号处理中常用的一种分析方法，用于描述信号在频域上的能量分布情况。在Python中，我们可以使用一些库来实现功率谱的计算和绘制。本文将介绍如何使用Python实现功率谱的计算和展示。
### 1. 安装所需库
在使用Python实现功率谱之前，我们需要安装一些必要的库，包括numpy、scipy和matplotlib。这些库提供了在频域上处理信号和绘图的
原创
2024-02-26 03:12:03
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1.掩蔽效应掩蔽效应是使一个声音A能被感知的阈值因另一个声音B的出现而提高的现象，其中声音B为掩蔽声，声音A为被掩蔽声。 1.1掩蔽声和被掩蔽声同时出现：（纯音讨论） 在没有掩蔽声的情况下，人耳可听到声音A、声音
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2023-12-21 13:22:41
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在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、Affinity Propagation(AP)聚类、比K-Means更快的Mini Batch K-Means聚类以及混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM)等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——Spectral Clustering 中文通常称为“谱聚类”。Spectral Clustering(谱聚类，有时
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2023-11-30 18:07:57
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谱聚类是一种强大的无监督学习算法，广泛应用于图像分割、社交网络分析以及生物信息学等领域。谱聚类通过构建数据之间的相似度矩阵，利用图论中的概念来有效识别数据的聚类结构。本文将将谱聚类的Python实现逐步进行详细阐述，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等方面。
### 背景描述
谱聚类的概念可以追溯到1990年代。随着数据量的迅速增长，传统聚类方法在高维空间中的效果逐渐
# 用Python实现功率谱密度的指南
在数字信号处理和频谱分析中，功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是一个非常重要的概念。它用于描述信号在不同频率上功率的分布情况，通常用于分析随机信号的特性。本文将帮助你逐步实现Python中的功率谱密度的计算。
## 流程概述
以下是实现功率谱密度的基本步骤：
| 步骤 | 描述
本文将对谱聚类的知识进行一些总结。目的在于记录自己的学习经历，当作自己的笔记来写。写得不好的地方欢迎交流指正。谱聚类是一种非常流行的聚类算法，它不需要对簇的类型有很强的假设，可以聚类任何形状的数据。一、简要介绍 由于网上有许多的关于谱聚类的介绍，所以我这里只是简要介绍一下谱聚类。聚类是一种对数据分析非常有用的工具，它
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2023-11-16 20:21:12
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一、参数陷阱在使用默认参数时，可能碰见下列情况def show_args_trap(i, li = []):
li.append(100)
li[i] = 101
print(li)
show_args_trap(0)
show_args_trap(1)
show_args_trap(2)
# 显示结果为：
# [101]
# [101, 101]
# [101, 101,
倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列。从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数，可以用于基音追踪（pitch tracking），然而，从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别（现在已经被MFCCs所替代）。
One of the benefits of cepstrum and LPC
这方法是昨天听同学提起的，大致翻看了几篇博客跟论文，这里写下自己的理解从样本相似性到图根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低。无论如何，我们需要一个方式度量样本间的相似性。常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比较两个用户对音乐选择的品味，考虑到有些用户习
什么是谱聚类？就是找到一个合适的切割点将图进行切割，核心思想就是：使得切割的边的权重和最小，对于无向图而言就是切割的边数最少，如上所示。但是，切割的时候可能会存在局部最优，有以下两种方法：（1）RatioCut：核心是要求划分出来的子图的节点数尽可能的大分母变为子图的节点的个数 。（2）NCut：考虑每个子图的边的权重和分母变为子图各边的权重和。具体之后求解可以参考：javascript:vo
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2020-08-23 10:45:00
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谱聚类算法(Spectral Clustering)谱聚类算法原理：###1.谱聚类是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-means算法，谱聚类算法对数据分布的适用性更强，聚类效果也很优秀，计算量小，实现起来也不复杂。 具体原理 2.谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到广泛的应用。主要思想是把所有的数据看作空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，反之，
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2023-10-13 12:55:49
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谱聚类算法是目前最流行的聚类算法之一，其性能及适用场景优于传统的聚类算法如k-均值算法，本文对谱聚类算法进行了详细总结，内容主要参考论文《A Tutorial on Spectral Clustering》，下载链接：https://github.com/zhangleiszu/machineLearning，若对谱聚类算法有不理解的地方，欢迎交流。目录1. 谱聚类模型的优化思想2. 图的表示方法
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2023-09-06 12:28:47
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