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,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 ?[?],加重公式如下y[?]=?[?]−??[?−1], ?=0.97 (
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
# Python 语音加重函数的科普 ## 前言 在语音信号处理领域,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中如何实现语音加重函数,并提供相应的代码示例。 ## 加重的原理 加重的基本思想是对音频信号进行高通滤波,以增强
原创 9月前
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1 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训练
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
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
1.工艺节点首先不管选择什么厂家的产品,都建议在其主流产品中选择合适的芯片。以上是目前 Xilinx 主流的也是常用的几个 FPGA 产品系列,这里不谈传说中的后两个系列。Spartan-6 和 7-series 中的 Spartan-7 的定位为满足低成本应用,容量中等,性能仅为满足一般的逻辑设计要求。7-series 其他三个子系列定位也各不相同,Artix-7 和 Kintex-7 均可认为
# Python语音信号处理加重效果教程 在这篇文章中,我们将介绍如何在Python中实现语音信号处理中的加重效果图。加重是一种常用于语音信号处理的技术,旨在增强音频信号中特定频率的能量,从而提高信号的清晰度和可懂性。下面是我们将要进行的流程: ## 流程和步骤 | 步骤 | 任务描述 | |----------|------
原创 7月前
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Spyder Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各维特征有0均值,单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值,除
GMM算法1. GMM模型:样本数据x,该数据是有k个高斯混合产生的,每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个“Component”,这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数: 根据上面的式子,如果我们要从 GMM 的分布中随机地取一个点的话,实际上可以分为两步:首先随机地在这 K个Gaussian Component
1、2020/8/16,数据的预处理,教 材,2020/8/16,主要内容 数据的平滑处理 数据的标准化变换 数据的极差归一化变换,2020/8/16,第一节 数据的平滑处理,2020/8/16,一、 smooth函数,调用格式: yy = smooth(y) yy = smooth(y,span) yy = smooth(y,method) yy = smooth(y,span,method)
# Python数组添加重复元素的实现方法 ## 引言 在Python中,数组是一种常用的数据结构,用于存储一系列的元素。添加重复元素到数组中可以实现对数组的扩充。本文将为刚入行的小白开发者介绍如何实现“Python数组添加重复元素”。 ## 流程概述 下面是实现“Python数组添加重复元素”的基本流程。在这个任务中,我们将使用Python的内置列表(list)数据类型来表示数组,并使用一些
原创 2024-01-29 04:30:31
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加重技术,Serdes加重,本文涉及以下几个问题:1,:什么是加重?2:用在什么地方?3:为什么要加重?4:怎样加重5:最后 1:什么是加重加重技术是在数据向信道传输前为了减少码间串扰对数据传输电压上的一种预处理,有加重和去加重两种;2:用在什么地方:加重常用在Serdes传输上。而Serdes传输技术又用在很重要的Pcie,Srio,Rapid I/O,以太网上。3:
Python中,类对象相加重写是一个常用的操作,可以让你自定义对象的加法行为。下面将详细记录我在解决这一问题过程中的经验,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及进阶指南。 ### 环境配置 在开始之前,我们需要确保环境已经配置好。接下来的步骤将确保我们能够在Python中进行类的相加重写。 1. 安装Python 3.x 2. 设置开发环境 3. 使用代码编辑器(如VSCo
原创 6月前
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# 如何实现Python列表添加重复值 ## 1. 概述 在Python中,要向列表中添加重复值,我们可以通过循环的方式实现。对于一位刚入行的小白,我将详细介绍整个实现过程,并提供每一步所需的代码和解释。 ## 2. 实现步骤 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. 创建一个空列表 | 首先创建一个空列表,准备向其中添加重复值。 | | 2. 确定要重复添加的值 |
原创 2024-07-05 04:13:37
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# Python List 追加重复值 在Python中,列表(list)是一种常用的数据结构,它可以存储多个元素,并且可以动态地进行扩展和修改。当我们需要将重复的值添加到列表中时,可以使用`append()`方法。本文将介绍如何使用`append()`方法将重复的值添加到Python列表中,并提供相应的代码示例。 ## `append()`方法 在Python中,列表类(list clas
原创 2023-08-21 11:14:14
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记录一下之前看到过的CSS样式优先级计算方法。CSS的样式优先级由一个4位数字权重表示,对于同一个文档元素,如果存在多个样式,就比较每个样式4位数的优先级权重,然后选择值较大的那个。那么这4位数权重是怎么计算的呢?一般我们添加样式有以下几种方法:内联样式通过style="..."直接将样式加到HTML元素上。如果样式是通过内联方法加上去的,则其权重的千位数字上为1,即1000。id选择器在HTML
1)LWRP下代码动态更改阴影生成距离2)SRP如何开启Android平台的Box Projection3)发布PC版的窗口拖动问题4)国际化字体问题5)Unity运行时手动new的Mesh应该如何释放SRPQ:我们项目用的Unity 2018.3.14f1,还使用了LWRP 4.10.0。在代码里想动态设置生成阴影的距离,LightweightRenderPipelineAsset。Shadow
**如何实现“python list 添加重复的元素”** 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何在Python中实现向列表中添加重复的元素。在开始之前,我们先来整理一下整个过程的流程图: ```mermaid flowchart TD; A(开始) --> B(定义一个列表); B --> C(添加元素到列表); C --> D(重复添加元素到列表); D
原创 2023-11-11 10:35:46
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