本文讲的主要是功放和耳放的声道分离度。首先先简短介绍一下什么是声道分离度。放大器的声道分离度通常是描绘当一个声道输出信号时，另外的声道输出多少残余信号。例如，测试时当音源只播放左声道时，放大器左声道会输出信号，但是右声道也会有残余信号输出。此时，右声道输出的残余信号越大，则这个放大器的声道分离度越低。当然，声道分离度本身也有多种测试方法，这里举得只是一个典型例子。而关于声道分离度你需要知道的最主要
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2023-11-30 15:19:45
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介绍一篇关于当存在拼写错误的字符串如何进行相似性搜索的论文，该论文结合字符串相似性和语音相似性可在大型存储库中进行快速的相似性搜索。论文连接一、介绍背景：字符串相似性算法可以处理字符串拼写错误的问题。但现有的相似度匹配方法包括使用基本的字符串相似度距离度量到使用更复杂的方法以及给定语言的单词语音表示法。编辑距离(ED)(或Levenshtein距离)是最广为人知的字符串指标。但现有的字符串相似性算
动态时间规整 ，Dynamic Time Warping，简称 DTW；它是衡量 两个时间序列 之间相似性的 一种度量方式，特点是 序列的长度可以不同；其主要应用于 语音识别 领域； 算法起源我们知道相似性度量有很多种方式，那为什么还需要 DWT 这种算法？举个 语音识别 的例子，比如我们早上跑操要喊 1234，我们会把不同的数字发音拖长，用数字形象的表示为1 1 2 2 3 4 //
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2024-07-26 18:09:33
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此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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判断语音识别结果好坏的指标——python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF 相似度TF-IDF 相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载： 下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1cTjob0fic0wN16krePThxA 提取码：269s result.txt 是按照train.tx
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2024-01-15 01:28:50
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机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.
最近在做一个相似度检测的项目，虽然目前技术很成熟，项目也比较简单，但是算法应用过程的一些参数如何选择，刚开始的时候还是一头雾水，毕竟现在做什么算法都要优化，所以记录一下选参过程。Part 1. 论文中讨论到的参数Part 2. 实际项目中的应用 参考论文：
https://arxiv.org/abs/1603.09320arxiv.org
简单列一下相似度搜索过程：分层查找+独立集合的gr
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2023-11-20 16:51:48
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。参考文章 Distance Metrics for Fun and Profit假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音
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2023-12-22 21:11:19
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音乐家相似的Top-N音乐家，用于音乐推荐或其他。一、TF-IDF模型用于计算相似性使用TF-
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2023-12-14 12:06:55
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# Python音频相似度
## 介绍
音频相似度是指比较两个音频信号的相似程度。在音频处理领域，音频相似度有着广泛的应用，例如音频识别、音频比对和音频搜索等。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多工具和库来计算音频相似度。
本文将介绍一些常用的Python库和技术，用于计算音频相似度的基本概念和方法。我们将使用Python中的Librosa和Scipy库来实现示例代码
原创
2023-10-30 13:37:19
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在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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语音相似度评价是用于测量语音之间的相似程度，常使用的算法是动态时间规整（Dynamic time warping，DTW），其原理是通过对齐时间序列来评估它们之间相似性。DTW是一种基于对齐的度量（alignment-based metric）与常见的欧式距离不同，DTW考虑到了时间维度上的信息，因此常用在信号处理领域，比如说话人识别，语音识别等。下面举个例子解释为什么要用DTW而不是欧式距离，这
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2023-08-28 11:48:43
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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矩阵等价 定义：对同型矩阵A、B，存在可逆阵P和Q，使得B=PAQ 充要条件：A和B的秩相等 两个矩阵对应着两个不同的线性变换，但是这两个线性变换作用在同一个向量上得到的结果是一样的，则这两个矩阵等价。 即两个不同空间的同一个线性变换之间是等价关系。（空间不同，基不同） 综上所述，矩阵等价包含矩阵相似和矩阵合同。矩阵相似和矩阵合同有交集部分，这部分的矩阵既相似又合同。例如，对称矩阵和由其特征值组成
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2024-01-03 07:48:03
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听声辨人，利用声纹进行解锁，这种技术已广泛应用，人类的声音含有该个体的一定特征，从而可以进行区分。那么仅通过声音，能否画出人像，并且尽可能地与讲话者相似呢？近日，卡内基梅隆大学的 Yandong Wen 等人，利用生成对抗网络模型(generative adversarial networks, GANs)首次对这一问题作出研究，利用讲话者的语音生成一些匹配原说话者面部特征的人脸，并用交叉模态
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2024-01-22 08:27:41
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作者：桂。前言MUSIC（Multiple Signal Classification）算法通常用来进行到达角（DOA，Direction of arrival）估计。一、MUSIC原理简介根据前文的分析，模型依然建立在窄带信号的基础上：X为接收阵元，F为入射信号，a为对应的导向矢量，W为噪声。可直接记作矩阵形式通常借助相关矩阵求解：实际上相关矩阵无法得出，一般基于随机信号1）平稳性；2）遍历性
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2024-01-16 15:46:17
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歌曲的相似度分析和听歌识曲原理核心思路基本一致，都是提取歌曲的声纹进行判断，提取声纹的方法，这里就要搬出我们大学学过的傅里叶变换了关于傅里叶变换的普及，可以参考链接这里听歌识曲，是有一个比较出名的开源项目的，叫dejavu，GitHub的地址是，它的特点是识别快，可能只需要试听几秒钟，就可以准确的识别出源歌曲，但是缺点是占用空间较大，这里我做了一个测试，使用dejavu提取了5个歌曲的声纹，查询M
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2024-02-04 03:46:00
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DTW可以用来干什么呢？ DWT可以计算两个时间序列的相似度，尤其适用于不同长度、不同节奏的时间序列（比如不同的人读同一个词的音频序列）。距离越近，相似度越高。DTW在语音中的运用： 在实际应用中，比如说语音识别中的孤立词识别，我们首先训练好常见字的读音，提取特征后作为一个模板。当需要识别一个新来的词的时候，也同样提取特征，然后和训练数据库中的每一个模板进行匹配，计算距离。求出最短距离的那个就是识
声音有哪些特性？Ref: 实时演唱打分系统评价算法的研究与应用高音信息，节奏信息短时平稳特性 音高：频率音长：持续音强：振幅音色：基音+若干泛音 找到基音很重要。 Ref:
语音相似度评价算法研究 - 任雪妮 - 西安建筑科技大学 Research on Phonetic similarity evalu
