语音经发声者的口唇辐射发出，空气作为语音信号传播的介质，在传播声音信号能量的同时也消耗能量，语音信号的频率越高，介质对声音能量的损耗越严重，预加重能在一定程度上弥补高频部分的损耗，保护声道的信息。假设输入信号第 ?个采样点为 ?[?]，预加重公式如下y[?]=?[?]−??[?−1], ?=0.97 (
转载
2024-01-04 06:16:08
380阅读
音频质量评估及音频处理常用功能背景1、常用的质量评估算法（1）python-pesq（PESQ）（2）信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)（3）分段信噪比（SegSNR）（4）对数似然比测度（LLR）（5）对数谱距离（LSD）（6）可短时客观可懂（STOI）（7）加权谱倾斜测度（WSS）（8）感知客观语音质量评估（POLQA）2、音频处理常用功能（1）子进程执行cmd（2
转载
2024-09-21 14:25:10
91阅读
# Python 语音预加重函数的科普
## 前言
在语音信号处理领域，预加重（Pre-emphasis）是一种重要的技术，旨在提高信号中高频成分的相对强度。通过对音频信号的预加重处理，我们可以改善后续处理步骤（如特征提取和声码器分析）的效果。本文将为大家介绍在Python中如何实现语音预加重函数，并提供相应的代码示例。
## 预加重的原理
预加重的基本思想是对音频信号进行高通滤波，以增强
1 预滤波CODEC说得通俗一点，对于音频就是A/D和D/A转换。前端带宽为300-3400Hz（语音能量主要集中在250~4500Hz）的抗混叠滤波器。工程测量中采样频率不可能无限高也不需要无限高，因为一般只关心一定频率范围内的信号成份。为解决频率混叠，在对模拟信号进行离散化采集前，采用低通滤波器滤除高于1/2采样频率的频率成份。实际仪器设计中，这个低通滤波器的截止频率(fc) 为：截止频率（f
解释说明：目前很多主流的网络模型主要包含backbone+其他结构(分类，回归)，那么如何在训练自己的网络模型时使用别人已经训练好的网络模型权重呢？？本文以Resnet50为例，构建一个基于resnet50的网络模型预训练过程。1. Torchvision中封装的主流网络模型torchvision中封装了Resnet系列、vgg系列、inception系列等网络模型，切内部给出了每个网络模型预训练
转载
2024-01-31 11:45:35
92阅读
要搞明白如何让python调用C/C++代码(也就是写python的extension)，你需要征服手册中的<>厚厚的一章。在昨天花了一个小时看地头晕脑胀，仍然不知道如何写python的extension后，查阅了一些其他书籍，最终在<>书中找到了教程。1。 首先要明白的是，所谓的python扩展(也就是你提供给python的c/c++代码，不一定是c/c++代码，可以是其
转载
2023-08-04 16:09:17
80阅读
1.需要安装的包tkinterx
2.需要引用的库import tkinter as tk3.创建一个窗体win1=tk.Tk()#常见窗口对象
win1.title('MY main')#添加窗体名称
win1.geometry('670x470')#设置窗体大小
win1.mainloop()#执行窗体4.弹出一个对话框import tkinter as tk
from tkinter imp
转载
2023-06-20 20:17:41
428阅读
一、命名空间1、定义 名称到对象的映射。命名空间是一个字典的实现，键为变量名，值是变量对应的值。各个命名空间是独立没有关系的，一个命名空间中不能有重名，但是不同的命名空间可以重名而没有任何影响。2、命名空间的分类 1）、全局命名空间（ Global）：每个模块加载执行时创建的，记录了模块中定义的变量，包括模块中定义的函数、类、其他导入的模块、模块级的变量与常量。 2）、局部命名空间
转载
2024-05-19 06:40:40
25阅读
凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。数据预处理是建立机器学习模型的第一步（也很可能是最重要的一步），对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认
转载
2023-10-16 20:44:54
92阅读
作者：vera吧噗DFT与FFT算法当中，实际上作了周期性延拓。这是因为计算机进行处理的数据是有限时间段内的，而傅立叶变换要求的是时间从负无穷到正无穷的积分，因此必需要做延拓。这里就涉及到了谱泄漏问题。如图：假定信号是正弦波，如果信号不是整数个波长的话，则延拓的结果将使原本光滑的曲线出现奇点。如下图：
时域中的突变点在傅立叶变换下会对频谱有明显的影响，即谱泄漏（Spectral leakage）。
转载
2023-09-18 14:04:17
141阅读
何时、何地应用何种窗函数?为了减少泄漏，需要对信号施加窗函数。但施加窗函数的依据是什么呢？各种情况下应该施加什么类型的窗函数呢？在我们讨论窗函数的使用之前，让我们回想一下FFT变换三个基本属性：变换过程中能量必须守恒。也就是说，时域信号中的能量要与频域中的能量相等。FFT是在时域和频域之间变换信号。时域描述表明何时发生，频域描述表明是怎么发生的。FFT变换假设信号是重复、连续的周期信号。首先，让我
一、为什么要进行分窗？1. 分窗的作用减少频谱泄露。频谱泄露详解见：【20211228】【信号处理】从 Matlab 仿真角度理解频谱泄露 （参考：数字信号预处理--加窗的重要性） （参考：为什么要对信号加窗）
# FFT与Hanning加窗的作用
在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种广泛应用于频域分析的工具。FFT通过将时域信号转换为频域信号，使我们能够观察到信号的频谱特征。然而，由于FFT对信号的处理会引入一些窗函数效应，因此加窗技术变得尤为重要。本文将介绍Hanning窗的定义以及它在FFT中的作用，并提供相应的代码示例。
## Hanning窗的定义
Hanning窗是一种平滑的窗
# 信号加窗的基本概念与Python实现
信号处理是现代通信、音频处理和信号分析等领域的重要基础，而信号加窗是信号处理中的一个关键步骤。通过将信号分段，使用窗函数可以改善频谱分析中的泄漏现象，使得频域分析的结果更加准确。本文将介绍信号加窗的基本概念、常用窗函数以及如何在Python中实现信号加窗，并通过示例代码进行说明。
## 一、信号加窗的基本概念
在信号分析中，经常会遇到需要将连续信号转
原创
2024-09-26 07:15:20
72阅读
数组和链表代表着计算机最基本的两种存储形式：顺序存储和链式存储，所以他俩可以算是最基本的数据结构。数组是一种基础数据结构，可以用来处理常见的排序和二分搜索问题，典型的处理技巧包括双指针、滑动窗口等，数组是数据结构中的基本模块之一。因为字符串是由字符数组形成的，所以二者是相似的。1 滑动窗口1.1 定义&
17. Scipy Tutorial- 非整周期信号加窗17.1 什么是加窗？使用FFT分析信号的频率成分时，分析的是有限的数据集合。 FFT认为波形是一组有限数据的集合，一个连续的波形是由若干段小波形组成的。 对于FFT而言，时域和频域都是环形的拓扑结构。时间上，波形的前后两个端点是相连的。 如测量的信号是周期信号，采集时间内刚好有整数个周期，那么FFT的上述假设合理。下面以采样率200$Hz$
转载
2024-01-31 11:52:25
81阅读
当输入信号的频率不是FFT分辨率的整数倍时，信号的能力就会向整个频域扩散，此时那些幅度比较小频点就会被覆盖，使得小幅度频点观察不出来，加窗之后可以防止能量外泄，这样就可以分析那些小幅度频点的特性！ 可以通俗的理解为防止频率泄露这是数字信号处理的相关知识了。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信
转载
2023-07-17 21:17:30
375阅读
目录 1.OFDM的产生和发展 2.串并转换 3.子载波调制 4.DFT的实现 5.保护间隔、循环前缀和子载波数的选择 6.加窗技术 7.RF调制 8.OFDM基本参数的选择 OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看做是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个字数据流将具有低比特率，从而降低速率符号并行发送的传输系统。它也是对多载波调制（MCM）
转载
2023-11-20 17:58:34
1245阅读
摘要：一直以来都是用MATLAB做信号处理，得到预处理的特征后再用Python进一步应用神经网络之类的方法。这里将MATLAB中的FFT、STFT、加窗以及带通滤波通过Python接口实现，防止以后MATLAB用不了了，一定程度上也提高了效率，不用两个软件换来换去。系列目录Python信号处理：快速傅里叶变换(FFT)，短时傅里叶变换(STFT)，窗函数，以及滤波Python信号处理：自相关函数(
转载
2023-09-08 17:08:12
595阅读
# 使用汉明窗加窗后的FFT分析
快速傅里叶变换（FFT）是信号处理中的一种重要工具，可以将时域信号转换为频域信号。FFT能帮助我们分析信号的频谱特性，但在使用FFT之前，对信号进行加窗处理是很重要的一步。本文将介绍如何使用汉明窗对信号进行加窗处理，并应用FFT进行频域分析。
## 汉明窗简介
汉明窗（Hamming Window）是一种常用的窗函数，主要用于减少FFT中泄漏效应。泄漏效应是
