今天开始学习了BP神经网络，接下来梳理一下今天的内容。今天的知识是建立在区分几种音频信号的基础上。BP神经网络是一层前馈神经网络，主要特点是信号的前向传递，误差反向传播。在前向的传播过程中输入信号经过隐含层逐层的处理，直接到输出层，每一层的神经元只影响下一层的神经元状态，如果输出层得不到期望的输出，就会进入反向传播。根据预测误差调整网络权值与阀值。从而使得预测输出不断的逼近期望输出。依我的感觉就是
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2024-01-26 20:18:51
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一、声音以具有诸如频率、带宽、分贝等参数的音频信号的形式表示，典型的音频信号可以表示为幅度和时间的函数。这些声音有多种格式，使计算机可以读取和分析它们，例如：mp3格式、WMA（Windows Media Audio）格式、wav（波形音频文件）格式。根据声波的特征，可把音频信息分类为规则音频和不规则声音。其中规则音频又可以分为语音，音乐和音效。规则音频是一种连续变化的模拟信号，可用一条连续的曲线
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2023-08-06 08:50:58
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pytorch实现音频分类代码这两天学习了下pytorch，动手练习练习数据集：来源是KAGGLE的一个音频分类的比赛数据集介绍：（需要梯子）https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html数据集分为10类：代表不同的声音在我下载的文件里面是这样的结构 外面是一个train 里面是train.csv 以及Train Train里面包含了一
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2023-09-11 11:04:18
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前言我现在有一些音频资料。但是它们的帧率和时长并不相同帧率是因为采集之前没统一，女生采成单声道16000采样率，男生采成双声道32000采样率了，而时长不一是因为每个人同一个短语或不同短语的时间显然不同这就会导致MFCC的维数不同，这也是上学期开放实验遗留下来的问题 在学习了一周数字信号处理之后，我尝试整理这些音频，达到类似“归一化”的效果，作为深度学习的预处理部分1.导入音频testwave基本
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2023-08-02 09:35:06
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前言本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。此外，项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和数据集，以实现更准确的声音分类。项目
本文主要介绍了Python编程中，用sndhdr模块识别音频格式的相关内容，具体如下。sndhdr模块功能描述：sndhdr模块提供检测音频类型的接口。唯一一个APIsndhdr模块提供了sndhdr.what(filename)和sndhdr.whathdr(filename)两个函数。但实际上它们的功能是一样的。(不知道多写一个的意义何在，what函数在内部调用了whathdr函数并把数据完完
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2023-10-03 19:19:07
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Tensorflow因支持功能的全面性，序列化的突出优点，以及高性能的部署优点等等俘获了一大批的铁杆粉丝。但是对于小白来说要上手还是需要啃一些实战案例，积累一些实现方法的。在视觉、语言领域相关的深度学习发展很好，例如：CNN 在图像上表现非常好，具有像素的局部相关性；RNN 或transformers这样的序列模型在语言上也表现得非常好，具有顺序性。音频看起来用的很少，以至于一些同学也不知道处理音
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2024-05-06 10:10:01
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作者：桂。时间：2017-05-05 21:45:07前言主要总结一下常用的音频特征，并给出具体的理论分析及代码。一、过零率过零率的表达式为：其中N为一帧的长度，n为对应的帧数，按帧处理。理论分析：过零率体现的是信号过零点的次数，体现的是频率特性。因为需要过零点，所以信号处理之前需要中心化处理。code(zcr1即为过零率): for i=1:fn
z=X(:,i);
实验目的及实验内容 （本次实验所涉及并要求掌握的知识；实验内容；必要的原理分析）实验目的： 使用 python 进行音频处理实验内容： 学习音频相关知识点，掌握 MFCC 特征提取步骤，使用给定的 chew.wav 音频文件进行特征提取。音频文件在实验群里下载。部署 KALDI，简要叙述部署步骤运行 yes/no 项目实例，简要解析发音词典内容，画出初步的 WFST 图（按 PPT 里图的形式）。
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2024-06-06 20:55:01
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文章目录1 使用moviepy库包提取音频1.1 moviepy库包说明1.2 安装moviepy1.2 使用moviepy提取视频中的音频2 使用librosa库包读取音频文件，并分析音频文件2.1 librosa库包介绍2.2 使用librosa读取音频文件，并分析音频文件3 绘制音频信号的强度图3.1 使用matplotlib绘制音频信号强度图3.2 使用librosa画信号强度图 1 使
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2023-08-11 15:47:38
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音乐分类前言复现代码MP3转melCNN模型训练结果总结 前言我在逛github的时候，偶然发现了一个项目：基于深度学习的音乐推荐.[VikramShenoy97]。作者是基于CNN做的一个音乐类型分类器，input_shape是128×128×1的tensor也就是128帧、128为帧长度Mel特征;输出的是8个类型的softmax值。在推荐部分则使用NLP方向简单的余弦相似度进行评估，算距离
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2024-08-08 22:17:15
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Pytorch音频处理 Pytorch Audio Processing使用torchaudio这个库。import matplotlib.pyplot as pltimport torchaudio打开一个音频文件# 音频文件的双声道很接近，所以图上波形边缘有不太明显的两个颜色。filename = 'data/diarizationExample_sr16k_ac2.wav'waveform,
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2024-07-01 21:16:58
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1、音频概述 音频是指频率在20Hz~20kHz的声音信号，具体可分为波形信号、语音和音乐三种形式。其中波形声音就是自然界中的所有声音，是声音数字化的基础；语音也可以表示 为波形声音，当波形声音表示不出语言、语音学的内涵。音乐是符号化了的语音，比语音更加规范。 2、音频信号数字化 音频信号数字化是指将模拟的（连续的）声音波形数字化（离散化），变成
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2024-04-03 00:04:26
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前情提要基于上文所说 基于Tensorflow2.0构建CNN模型尝试分类音乐类型(一) 我用tf2.0和Python3.7复现了一个基于CNN做音乐分类器、用余弦相似度评估距离的一个音乐推荐模型。下面浅略介绍一下所用到的原理。一、总体架构二、实际原理首先使用8000个平均分布的8个流派的30s时长的mp3歌曲作为训练集。每一个流派含有1000首歌曲，使用python音频解析库librosa读取音
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2024-08-08 12:09:39
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GitHub：https://github.com/audioset/ontology谷歌发布的大规模音频数据集，AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2084320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。音频本体 (ontology) 被确定为事件类别的一张层级图，覆盖大范围的人类与动物声音、乐器与音乐流派声音、日常的环境声音。 AndioSet能为音频
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2024-05-09 17:01:19
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关于数据？一般情况下处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中。 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor。图像可以使用 Pillow, OpenCV音频可以使用 scipy, librosa文本可以使用原始Python和Cython来加载，或者使用 NLTK或 SpaCy 处理特别的，对于图像任务，我们创建了一个包
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2023-12-13 03:38:44
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包包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之
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2024-02-20 13:22:42
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DTS编码族，分DTS，DTS 96/24，DTS-HD，DTS-HDMA等其中DTS-HDMA是无损的，也就是lossless。其他都是有损的。无损编码有2中方式，一种是直接编码，使用LPC+RICE，类似FLAC，TTA，APE，MLP(Dolby TrueHD),SHorten,ALAC等还有一种是利用有损内核进行增强编码，例如AAC-HD，
原创
2021-07-29 14:21:43
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概述说话人识别中的损失函数分为基于多类别分类的损失函数，和端到端的损失函数（也叫基于度量学习的损失函数），关于这些损失函数的理论部分，可参考说话人识别中的损失函数
本文主要关注这些损失函数的实现，此外，文章说话人识别中的损失函数中，没有详细介绍基于多类别分类的损失函数，因此本文会顺便补足这一点本文持续更新Softmax Loss先看Softmax Loss，完整的叫法是Cross-entropy
目录一、进行数据准备和实用函数的编写二、使用 python 读取音频文件三、音频数据的数据增强四、音频特征提取五、特征增强六、torchaudio 的 datasets 的用法本文为pytorch官方教程的代码注释官方教程地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html、#### 使用 torch
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2024-05-30 21:44:02
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