音频特征（3）：各种与波相关的图的概念小结

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 3.1k累计阅读 3.2k平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

VIP免费原创最新推荐文章于 2026-03-19 01:22:37 发布 3.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

语音特征提取: 看懂梅尔语谱图(Mel-spectrogram)、梅尔倒频系数(MFCCs)的原理本文内容主要来自于:Speech Processing for Machine Learning: Filter banks, Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) and What’s In-Between | Haytham Fayek 1. 什么是梅尔语谱图和梅尔倒频系数？机器学习的第一步都是要提取出相应的特征(feature)，如果输入数据是图片，例如28*28的图片，那么只需要把每个像素(pixel)作为特征，对应的像素值大小(代表颜色的强. 阅读详情

各种与波相关的图的概念小结

这里将上两篇所写的关于波形图的一些区分做一个小结：

波形图	意义	函数图像
（1）首先区分振动图和波形图
振动图	反应介质中某一个质点随时间位移（振幅）变化的图像，就好比绳子上某一点随时间的振动曲线	横坐标：时间；纵坐标：位移
波形图	反映介质中各质点在某一时刻不同位移（振幅）的曲线，说白了就好比绳子在某一时刻的“形状”	横坐标：质点的位置；纵坐标：位移
（2）信号一般分为时域和频域

最低0.47元/天解锁文章

收录于

当前文章被以下社区和专栏收录：

chatgpt赋能python：Python音频波形图是什么？本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。阅读详情

相关推荐

基于MATLAB的音频特征提取

音频文件无法上传。就只上传代码。分帧：分帧是指按照一定长度将输入的声音数据分割成若干数据段，通常取N=512个采样点作为一帧，帧与帧之间如果相互连接会使得在后续的计算中丢失数据，所以取256个采样点的一个帧移。汉宁窗：梅尔滤波器，取个数为64个： MFSC: clc; clear all; close all; %读取音频文件的第2-10s fs = 16000; [y,fs]=aud...

weixin_44048021的博客 7142

【音频特征】语音特征小结

本文汇总了一些常见或不常见的语音特征。包含语音中音高、语调、能量、节奏变化等重要信息，表现为人昕觉系统感知到的“抑扬顿挫”，在语音信号处理的许多领域都有应用。

tobefans的博客 7192

STFT（短时傅里叶变换）音频特征提取，用于语音识别 python

在各种音频相关的任务中，不管用什么模型或网络，得到所需的音频特征肯定是必要的一步。下面简单说一下STFT特征一、原始信号在说STFT之前，先说一下读入的原始信号，图像是在XY二维上描述的像素点的集合，相应的，原始音频只需要t一维上描述，从音频文件中读取出来的原始语音信号是一个一维数组，长度是由音频长度和采样率决定，比如采样率Fs为16KHz，表示一秒钟内采样16000个点，这个时候如果音频长度...

qq_42815385的博客 2万+

音频特征提取方法和工具汇总

本文首发于：行者AI 绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。 1. 音频特征的类别认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分：（1）特征是由模型从信号中直接提取还是基于模型的输出得到的统计，如均值、方差等；（2）特征表示的是瞬态还是全局上的值，瞬态一.

行者AI 6600

语音信号处理之时域特征、频谱特征、MFCC特征、语谱图特征、谱熵图特征的提取与可视化

首先你需要有一段音频.....，不用太长，我是准备了一个八秒的无损音频，可以用专门的录音软件（例如：Audacity），或者可以下载一些音频然后转为无损（当然有损也可以提取特征），频率最好在16000Hz及以上。其次是你需要在你的python环境中安装以下库，我以pycharm社区办为例。

weixin_63816885的博客 2470

python音频特征提取_音频特征提取方法和工具汇总

本文首发于：行者AI绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。1. 音频特征的类别认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分：(1)特征是由模型从信号中...

weixin_33314238的博客 2154

时域特征提取_音频特征提取方法和工具汇总

绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。1. 音频特征的类别认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分：（1）特征是由模型从信号中直接提取还是基于模型...

weixin_39865440的博客 3187

AI加Python音频特征分析平台搭建与分析效果

时间域特征均值（Mean）：音频信号在时间上的平均值。能量（Energy）：音频信号的整体能量。零交叉率（Zero-Crossing Rate）：信号在时间域中经过零点的次数，用于检测无声段和有声段。短时能量（Short-Time Energy）：计算音频信号短时窗口内的能量，用于语音活动检测。频域特征频谱质心（Spectral Centroid）：频谱的重心位置，用于描述频谱的“亮度”。频谱带宽（Spectral Bandwidth）：频谱的宽度，用于描述频谱的分布范围。

智享食事的博客 1871

音频特征建模：音频特征提取

文章目录python_speech_features滤波器与MFCC梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。将信号分成短帧。假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-40ms帧的原因。对于每

全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！ 1962

工具学习——使用OpenSmile提取音频特征

* openSMILE（open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction）是一个开源工具包，用于语音和音乐信号的音频特征提取和分类。openSMILE广泛应用于情感计算的自动情感识别。openSMILE完全免费用于研究目的。

Blackoutdragon的博客 4618

ethercat linux lan9252 - lan9253调试

linux 的ethercat测试

linsheng_111的专栏 1932

AI全景之第八章第三节：时间序列分析与预测技术

摘要时间序列分析与预测技术从传统统计模型发展到深度学习方法。传统方法包括ARIMA模型（处理趋势和季节性）、指数平滑（加权平均预测）和状态空间模型（概率框架分解）。机器学习方法通过特征工程和树模型提升非线性建模能力。深度学习方法中，RNN/LSTM处理序列依赖，TCN利用因果卷积，Transformer通过注意力机制捕获长程依赖。当前研究趋势结合神经符号方法和生成模型，以提高预测精度和可解释性。不同方法各具优势，需根据数据特性和预测需求选择。

技术引领业务创新 988

Zephyr OS实战指南：从入门到精通物联网开发

本文提供了一份详尽的Zephyr OS实战指南，涵盖从开发环境搭建到物联网应用开发的全过程。文章详细介绍了如何利用Zephyr OS进行线程管理、设备驱动开发、低功耗设计以及蓝牙通信，并通过具体代码示例帮助开发者快速掌握这一专为物联网设备设计的开源实时操作系统，实现从入门到精通的跨越。

weixin_29201933的博客 546

DrawCall、Batches、SetPassCalls的区别和联系

一、DrawCall、Batches、SetPassCalls的基本理解我们先从图形渲染的角度对这些概念做一个基本的理解。 1.1 DrawCall DrawCall实际上指的是一次图形渲染接口的调用，比如OpenGL的glDrawArrays或者glDrawElements的一次调用，以及DirectX的DrawPrimitive或者DrawIndexedPrimitive。因此，DrawCall可以简单理解为一次渲染指令调用。 1.2 Batches 我们知道，在调用DrawCall之前，需要设置渲染

远行's Blog 6377

从入门到精通：用友BIP旗舰版全模块实施与运维实战指南

本文详细介绍了用友BIP旗舰版的全模块实施与运维实战指南，涵盖财务云、供应链云、生产制造等核心模块的配置与优化技巧。通过渐进式学习法和实战案例，帮助用户从入门到精通，提升系统实施效率和运维能力，特别适合企业IT人员和实施顾问参考。

weixin_29207533的博客 899

详解AUTOSAR：DaVinci Configurator导入ARXML配置（拓展篇—2）

DaVinci Configurator导入ARXML配置。

不脱发的程序猿 3328

堆一呼一吸之间：动态扩缩容引发JVM堆内存震荡的伸缩算法、代际传导与容器定容解析

Kubernetes扩容后，新Java实例的GC频率常比老实例高出数倍，堆容量反复伸缩。本文从一次支付系统的GC陡增出发，结合HotSpot源码与JDK 8实测，拆解堆伸缩的记账规则：期望容量以GC后已用量为基数、以Xms为下限，按空闲比例判断扩缩，收缩只在老年代回收后按0%、10%、40%、100%步进；再剖析年轻代随老年代联动、晋升风暴与元空间触发线，对比Parallel、G1、ZGC等收集器及JDK 26的变化，讨论容器分账、HPA共振与原地扩缩容，最后给出分级定容、预热与监控的方案。

曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见” 15万+

【unity】【WebRTC】从0开始创建一个Unity远程媒体流app-构建可同步场景

本文介绍了如何利用Unity和WebRTC技术实现远程画面传输。通过配置Render Streaming组件、设置信令管理器和视频流发送器，构建了一个可同步的Unity场景。文中详细说明了从场景搭建到浏览器端测试的完整流程，并提供了常见问题排查方法。该方案适用于远程调试、云游戏、VR共享等场景，具有低延迟、高兼容性等特点。文章还包含项目源码下载链接，方便读者实践操作。最终实现了Unity端到浏览器端的实时画面传输，为后续实现双向互动奠定了基础。

每日出拳老爷子的博客 1841

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

上一篇：训练集、训练集、测试集？

下一篇： Mac 安装 pyaudio出错（成功解决！）

基于MATLAB的音频特征提取