倒谱资料

最新推荐文章于 2025-07-07 10:15:14 发布
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分类专栏： Speech & Audio
本文主要探讨了语音倒谱特征的提取与应用方法,重点介绍了几种典型的语音倒谱特征提取技术，并对其在语音识别领域的应用进行了详细阐述。

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信号处理——频域分析(倒谱分析)
ynn4818172的博客
07-25 5073
一个测试信号进行倒谱分析的例子
倒谱分析 matlab,倒谱分析
weixin_31119221的博客
03-16 1835
看到一个倒谱分析的方法，网上查看到一些资料，介绍的挺不错的，分享一下：这个是东南大学机械工程系的网上课件，略显粗糙，可以将就看倒谱分析用倒频谱诊断齿轮故障分离信息通道对信号的影响这个是一个新浪博客对上面内容的总结，不知道为什么google里搜不着matlab中的函数为1) 复倒频谱y=cceps(x)2) 实倒频谱y=rceps(x)倒谱分析的意义对于高速大型旋转机械，其旋转状况是复杂的，尤其当设...
倒谱的意义
goodchoes的专栏
07-30 1万+
一直在用倒谱，却忘了倒谱的作用意义了。 语音的产生用源、滤波器模型来表示，即把声带振动看作激励源e(n)，把声道看成一个滤波器h(n)，两者在时域进行卷积，得到语音信号s(n)。为了更好地处理语音，则需要分析s(n)以分别得到e(n)和h(n)，这个过程称为解卷过程。 倒谱计算本质上为同态处理，就是解卷的一种方法，称为“非参数解卷”，而LPC分析则为另一种方法，称为“参数解卷”，两者的
倒数谱分析（Cepstrum Analysis）
最新发布
qq_60461831的博客
07-07 326
讲解了倒谱分析的计算。
倒谱
热门推荐
zm1_1zm
09-24 2万+
1.       什么是倒谱？ 倒谱（cepstrum)：一种信号的傅里叶变换谱经过对数运算后再进行傅里叶反变换。由于一般傅里叶谱是复数谱，因而又称复倒谱。 2.       倒频谱的数学描述 倒频谱函数CF（q）（power cepstrum）其数学表达式为： CF(q)= |F(logSx(f))|2 CF(q)又叫功率倒频谱，或叫对数功率谱的功率谱，工程上常用开方形式： C0(q
学习倒谱（进行中）
野狼位位的博客
07-12 1021
1：定义：一种信号的傅里叶变换普再进行的傅里叶反变换，由于一般的傅里叶谱是复数谱，因而有称为复倒谱 2，主要的功能：可以线性的分离经卷积后的两个或者多个分别的信号；两个信号进行卷积（X(z) = x1(z)*x2(z)）-->利用线性滤波的方式可以将和
倒谱的操作
BigTime_IOT的博客
06-23 672
倒谱就是对信号进行fft 再取Log 再做一次逆fft，
基于梅尔倒谱系数mfcc与卷积神经网络CNN的无人机声音识别源码+全部资料（高分项目）
01-13
基于梅尔倒谱系数mfcc与卷积神经网络CNN的无人机声音识别源码+全部资料（高分项目）基于梅尔倒谱系数mfcc与卷积神经网络CNN的无人机声音识别源码+全部资料（高分项目）基于梅尔倒谱系数mfcc与卷积神经网络CNN的...
求倒谱系数法matlab,倒谱（Cepstrum）和线性预测倒谱系数（LPCCs）
weixin_32304579的博客
03-23 1365
倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列。从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数，可以用于基音追踪(pitch tracking)，然而，从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经被MFCCs所替代)。 One of the benefits of cepstrum and LPC...
倒谱（Cepstrum）和线性预测倒谱系数（LPCCs）
lx101071的博客
11-02 2679
倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列。从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数，可以用于基音追踪（pitch tracking），然而，从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别（现在已经被MFCCs所替代）。 One of the benefits of cepstrum and LPCCs over e.g. LPCs is that you can do cepstral mean subtr
语音信号倒谱与复倒谱matlab源代码
12-18
利用matlab计算语音信号的倒谱，并从中把语音信号的声门激励信号和声道激励信号分离，分别得到声门激励信号的频谱和声道激励信号频谱。
基于MATLAB的倒谱程序
10-14
MATLAB倒谱程序
倒谱推导分析
lovekobe1997的博客
07-29 1105
根据对语音产生机理的研究可知，语音信号X(n)可看作声门激励信号和声道冲激响应信号的卷积 为了便于处理各卷积信号，系统通常采用同态处理的方法进行解卷积，即将卷积关系变为求和关系，分离参与卷积的各个信号。 一般的同态系统可分解为三个部分。 第一个子系统完成卷积信号转化为加性信号的运算 第二个子系统进行线性处理得到 第三个子系统恢复卷积新号 复倒谱： 倒谱： clc;clear; clc;clear; [x,fs]=audioread('C3_4_y_1.wav');%读取信号 N=1024;%fft
倒谱的本质理解
lx101071的博客
11-04 1982
倒谱： 实倒谱的处理： 复倒谱的处理（复对数运算）： 在实倒谱域，只取其模值，忽略了相位信息，实际上FFT频谱就是信号无相位信息的一种表达。对其再取ln，是将一些难以剔除的乘性噪声变为容易剔除的加性噪声（同态处理）。 噪声分为加性与乘性噪声： 加性类噪声的信号是固定的，且噪声部分不随信号而变化，但是乘性类噪声则不同。乘性噪声往往由信道不理想引起，噪声部分随着信号的变化而变化 。因此，对于乘性噪声，利用传统的去噪方法很难得到理想的效果。现有的有效处理方法是引入同态变换去除噪声与信号的相.
MATLAB实现倒谱分析
Tristan的博客
10-29 8155
一、激励信号和声道冲激响应 短时处理中语音信号可以被认为是由线性时不变系统的输出，即由语音信号是由声门的激励信号和声道冲激响应的卷积而形成的。往往需要从语音信号中求解声门激励和声道响应。（比如为了求得语音信号的共振峰，就要知道声道传递函数，因为共振峰就是声道传递函数的复共轭极点的频率，又比如为了判断语音信号是清音还是浊音，以及浊音的基音频率，就应该知道声门激励序列的频率）。 二、同态处理的基本原理 同态系统可以分解为三个子系统： 第一个子系统完成将卷积转换为加性信号的运算： 第二个子系统对加性信号进行线
倒谱分析与倒谱求法
葫芦与瓢的博客
05-26 2万+
倒谱分析可检测频谱中的重复模式，使其对区分多个故障非常有用，该故障在不同的主要频谱（即FFT、阶次、包络和增强频谱）中很难看到。     最重要的行业应用与机械诊断相关，如齿轮箱分析，以及其他应用，如： 1 回声检测和去除 2 以及语音分析     在以下网站中： http://www.bksv.cn/Products/analysis-software/signal-a
倒谱理论分析小结
pcj2007的专栏
11-21 1325
对于高速大型旋转机械，其旋转状况是复杂的，尤其当设备出现不对中，轴承或齿轮的缺陷、油膜涡动、磨擦、质量不对称等现象时，则振动更为复杂，用一般频谱分析方法已经难于辩识(识别反映缺陷的频率分量)，而用倒频谱，则会增强识别能力。在一个频谱图上出现过多的频差，难以识别，而倒频谱则有利于识别，如下图所示，a为一个减速箱的频谱图，b为它的倒频谱图。e'(n)是高频信号。倒谱计算本质上为同态处理，就是解卷的一种方法，称为“非参数解卷”，而LPC分析则为另一种方法，称为“参数解卷”，两者的作用都是解卷，这个概念一定要有。
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