伟大的"hello world"print("hello world")第一个简单的python程序就搞定了浅谈python语言的特点: 1. 语法简洁:同样的动能，python代码量相当于其他语言的1/10~1/5 2.与平台无关：作为脚本语言，python程序可以在任何安装解释器的计算机中执行 3.粘性扩展：python可以集成C、C++、Java等语言编写的代码，通过接口将
转载
2023-06-19 14:04:54
111阅读
获得语音信号的fbank特征和MFCC特征的一般步骤是：预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换（DCT）即可获得mfcc特征。 PS：“log mel-filter bank outputs”和“FBANK features”说的是同一个东西。Step0 MFCC倒谱参数：MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coeff
转载
2023-09-29 20:57:55
368阅读
# 语音特征提取与其在Python中的实现
在现代的机器学习和语音处理领域，语音特征提取是一个关键步骤。它涉及到从原始音频信号中提取有意义的特征，以便进行后续的分析和处理。例如，在语音识别、说话人识别和情感分析等任务中，高质量的特征提取可以显著提高模型的性能。
## 特征提取的基本概念
语音信号是一个时间序列，直接处理这类高维数据往往困难且不实用。因此，我们需要从这些信号中提取出简洁且能表达
# Python语音情绪特征比较
## 简介
在现代社交媒体的时代，对用户情感的分析变得越来越重要。而对语音情绪的分析是其中一个重要的方向。本文将教会刚入行的开发者如何实现Python语音情绪特征比较的功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集语音样本] --> B[特征提取]
B --> C[比较特征]
C --> D[输出结果]
原创
2023-08-18 16:53:08
258阅读
# 语音MFCC特征 Python实现
语音信号处理是一门研究语音信号的获取、分析和合成的学科，其中MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）特征是语音信号处理中常用的特征之一。MFCC特征模拟了人耳对不同频率的感知方式，通常被用于语音识别、说话人识别等任务中。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现提取语音信号的MFCC特征。
## MFCC特
原创
2024-03-26 07:23:13
155阅读
# 语音特征提取的基本概念与Python实现
## 一、什么是语音特征提取？
语音特征提取是将语音信号转换为描述其重要特征的过程。这些特征可以是音调、频率、音量等，通常用于语音识别、情感分析和生物识别等领域。通过提取语音特征，我们可以有效地处理和分析声音数据，以实现更高级的机器学习和深度学习任务。
## 二、为什么需要特征提取？
原始语音信号通常包含大量冗余信息，仅仅依赖这些信息进行处理会
Python (发音:[ 'paiθ(ə)n; (US) 'paiθɔn ]n.蟒蛇，巨蛇 )，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。Python 语言的特点：简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就
转载
2024-04-18 22:01:14
55阅读
——————1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的
编程语言的分为编译型语言和解释型语言：1. 编译型语言：(1) 编译型语言的代表：C、C++、Delphi等,(2) 编译型语言的运行方式：编译 -> 运行 (3) 编译型语言的优缺点分析：① 优点：运行速度快② 缺点：开发效率普遍比较低 2. 解释型语言：(1) 解释型语言的代表有：Py
转载
2023-07-13 16:47:51
32阅读
在这篇博文中，我会分享关于“语音信号特征提取与语音识别”的过程及心得。随着人工智能技术的发展，语音识别应用逐渐增多，包括智能助手、客服机器人等，极大地提升了用户体验。而在这过程中，语音信号的特征提取是一个不可忽视的关键环节。接下来，我将详细阐述这一过程的各个阶段。
首先，从背景定位上来看，语音识别引擎的性能提升对业务有直接的影响，比如更高的识别准确率和更快的响应速度，对用户的满意度直接贡献。而这
常用的一些声学特征如下:(1) 线性预测系数（LPC），线性预测分析是模拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系统的传递函数跟全极点的数字滤波器是相似的，通常用 12一16个极点就可以描述语音信号的特征。所以对于 n 时刻的语音信号， 我们可以用之前时刻的信号的线性组合近似的模拟。然后计算语音信号的采样值和线性预测的采样值，并让这两者之间达到均方的误差（MSE）最小，就可以得到
转载
2024-03-18 15:35:20
156阅读
目录 Setup预加重（Pre-Emphasis）分帧（Framing）加窗（Window）傅里叶变换和功率谱（Fourier-Transform and Power Spectrum）Filter Banks梅尔倒谱系数 Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)均值归一化 Mean NormalizationFilter Ban
转载
2024-04-26 08:29:51
84阅读
作者：桂。前言语音识别等应用离不开音频特征的提取，最近在看音频特征提取的内容，用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis，该工具包的说明文档可以点击这里下载，对应的github链接点击这里。这个工具包原说明文档支持的是Linux安装，且不能与python3很好地兼
转载
2023-07-08 23:46:51
329阅读
概述语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。MP3文件转化为WAV文件录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音
转载
2023-06-29 22:59:59
462阅读
语音信号是一种短时平稳信号， 即够比较 准确地表达语音信号的 特征具有一定的唯一性端点检测：一段语音信号中准确地找出 语音信号的起始点和结束点目的.
原创
2022-08-18 18:06:16
3094阅读
概述
语音识别 人工智能 比较热门 技术也比较成熟，各大公司 相继 推出 各自 语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。
语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
python音频库 pydub
Pydub lets you do stuff to audio in a
原创
2021-08-16 09:42:55
503阅读
# Java 语音特征提取
语音特征提取是语音处理的一个重要环节，它旨在将原始语音信号中提取出有用的信息以便进行后续的处理和分析。语音特征可以用于语音识别、说话人识别、情感分析等多种应用。本文将探讨如何使用 Java 来实现简单的语音特征提取，并以代码示例进行说明。
## 1. 语音特征提取的基本概念
在语音信号处理中，通常提取的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、过零率（ZCR）、音频幅
原创
2024-08-04 06:56:21
103阅读
语音信号为从声道输入的速度波（输入信号），与声道形状（系统）卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状（系统）的过程。声道形状（系统）也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同（它的发音就相同），它就在一定程度上相同的特征参量（频域共振峰（震荡的顶点）的包络）。过程称为倒谱分析：（频域时对信号进行取对数处理）时域：卷积性；->fft频域：乘
转载
2023-07-05 21:47:14
669阅读
目录第三章 语音特征提取3.1预处理3.2 短时傅立叶变换3.3听觉特性3.4线性预测 3.5倒谱分析3.6常用的声学特征第三章 语音特征提取原始语音是不定长的时序信号，不适合直接作为传统机器学习算法的输入，一般需要转换成特定的特征向量表示，这个过程称为语音特征提取。虽然随着深度学习的发展，原始信号也可以直接作为网络的输入，但是由于其在时域上具有较大的冗余度，会增加训练的难度，因此，特征
转载
2024-05-20 23:18:14
72阅读
前言 语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC
转载
2024-04-03 12:41:34
96阅读
