什么是F0 Contours

最新推荐文章于 2023-11-23 20:18:11 发布
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分类专栏： 语音研究 文章标签： 语音识别 人工智能
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本文探讨了F0Contours，即FundamentalFrequencyContours，它是音高分析的核心概念，主要介绍其定义、如何与音高关联以及提取方法。通过实例解析，理解语音与旋律中的基频规律及其在信息技术中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

什么是F0 Contours

​ ​ F0 Contours， 全称为Fundamental Frequency Contours， 它与Pitch Contours所指相同。

​ ​ 音高（pitch）是声音的三大属性（音量、音高、音色）之一。除去个别极端情况，音高是由声音的基频（fundamental frequency, 简记为 f 0 f_0 f0​）决定的，因此在文献中「音高」与「基频」两个词常常混用。由有规律的振动发出的声音，一般都会有基频，这样的声音包括语音中的元音与浊辅音，以及能演奏旋律的乐器发出的声音。也有的声音没有基频，它们听起来就是噪声，这样的声音包括语音中的清辅音，以及打击乐器发出的声音。

​ ​ 关于如何提取F0 Contours，可详见这篇这篇文章：基频提取算法综述

五步学会数据可视化工具Matplotlib
AI天才研究院
08-02 786
Matplotlib 是 Python 用于绘制图表、制作动画、保存图片等的开源库。Matplotlib 是一个基于 Python 的跨平台统计图形库。其功能强大、配置灵活、直观易懂、可以满足用户各种需求。Matplotlib 的图标设计美观、数据可视化效果炫酷，并且拥有完善的文档支持，具有广泛的应用前景。本文将详细介绍 Matplotlib 的安装配置及基础知识。
matlab代码通过一系列复杂的处理步骤，实现了从音频信号中准确估计基频的功能
huanghm88的专栏
02-19 391
Harvest函数通过一系列处理步骤，从输入的音频信号中估计基频，并输出包含基频信息的结构体。该结构体包含了时间位置、基频值、有声/无声标记以及基频候选值等信息。
使用YIN算法提取音频的F0 Contours
junbaba_的博客
04-21 4514
使用YIN算法提取音频的F0 Contours的代码实现 简介 ​ ​ F0 Contours， 全称为Fundamental Frequency Contours， 它与Pitch Contours所指相同。 ​ ​ 基频提取（pitch estimation, pitch tracking）在声音处理中有广泛的应用。它最直接的应用，是用来识别音乐的旋律。它也可以用于语音处理，比如辅助带声调语言（如汉语）的语音识别，以及识别语音中的情感。 ​ ​ YIN算法是基频提取的算法之一。其名称取自「阴阳」之「阴」
【Harvest源码分析】GetF0CandidateContour函数
安安爸Chris的专栏
07-14 399
该函数，顾名思义，就是描绘F0 Candidate的轮廓。 在GetFourZeroCrossingIntervals函数中，已经介绍了如何获取ZeroCrossings了。不清楚的可以再看一下我的那一篇文章。 void GetF0CandidateContour(const ZeroCrossings *zero_crossings, double boundary_f0, double f0_floor, double f0_ceil, const double *temporal_po
【Harvest源码分析】获取F0轮廓
安安爸Chris的专栏
07-06 520
频率36.629HZ 频率44.321HZ 频率50.037HZ 频率54.566HZ 频率60.545HZ 频率66.024HZ 频率74.539HZ 频率84.152HZ 频率95.005HZ 频率119.009HZ 频率149.078HZ 频率171.246HZ 频率200.148HZ 频率214.514HZ 频率238.018HZ 频率278.190HZ 频率314.066HZ 频率380.018HZ 频率436.526HZ 频率492.823HZ 频率586.068HZ 频率684.
声学特征（三） pitch
xmdxcsj的专栏
04-25 1万+
基本含义pitch跟声音的基频fundamental frequency（F0）有关，反应的是音高的信息，即声调。计算F0也被称为‘‘pitch detection algorithms（PDA）。YIN算法sphinx使用的YIN算法提取pitch特征，相对简单而且进行了定点化。 YIN来自于“阴阳”哲学，寓意在autocorrelation和cancellation之间的变换。YIN算法的演化
语音领域的几个特征的含义
qq_43210957的博客
11-23 2115
在语音信号处理中，F0代表基频（Fundamental Frequency），也被称为音高或声音的基本频率。基频是指声音波形中最低频率的周期性振荡，它决定了人的声音听起来是低音还是高音。基频通常以赫兹（Hz）为单位表示，表示每秒钟振荡的次数。在语音合成、语音分析和声音处理等领域，F0是一个重要的参数。它可以用来描述说话人的音调、声音的高低、音乐的音高等。对于不同的语言和说话人，基频的范围和变化都可能有所不同。
【OpenCV 4开发详解】轮廓面积与长度
小白学视觉
03-18 4426
本文首发于“小白学视觉”微信公众号，欢迎关注公众号 本文作者为小白，版权归人民邮电出版社发行所有，禁止转载，侵权必究！ 经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 轮廓面积 轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大...
Python 使用OpenCV计算机视觉（一篇文章从零毕业）【附带OCR文字识别项目、停车场车位智能识别项目】
Null的博客
06-25 6318
Python使用OpenCV进行计算机视觉处理，一文上手，直接毕业。自带停车场车位智能识别项目。由浅入深，无基础亦可学。
python生成图像分割color图_使用 Python 通过基于颜色的图像分割进行物体检测
weixin_39949889的博客
12-10 990
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Object detection via color-based image segmentation using python作者 |Salma Ghoneim翻译 | Mr丶Lonely校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王原文链接：https://towardsdatascience.com/obj...
语音处理 之 fastspeech代码
HeroIsUseless的博客
02-28 1022
Normal Distribution 称为正态分布，也称为高斯分布，Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布，也有称为截尾正态分布。 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种，那么截断分布是什么？截断分布是指，限制变量xx 取值范围(scope)的一种分布。例如，限制x取值在0到50之间，即{0<x<50}。因此，根据限制条件的不同，截断分布可以分为： 2.1 限制取值上限，例如，负无穷<x<50 2.
FastSpeech 2笔记
子燕若水的博客
04-07 550
基频是一个复杂声音的最低频率成分，它对应于声音的感知音高。例如，如果你用乐器弹奏一个音符，基频就是与该音符的音高相对应的声波频率。另一方面，音高轮廓指的是声音信号的感知音高随时间的变化。一个声音的音高是由基本频率以及其他因素决定的，如声音的谐波结构和听者的听觉处理。在实践中，基频轮廓()和音高轮廓()常常可以互换使用，因为基频的变化通常会导致声音的感知音高的相应变化。
语音识别基础
04-17 755
首先我们要知道语音的产生过程 由肺产生向外的气流，完全放松时声带张开，就是平时的呼吸。如果声带一张一合（振动）形成周期性的脉冲气流。这个脉冲气流的周期称之为——基音周期（题主所言因音色不同导致的频率不同，事实上音色的大多是泛频上的差异，建立在基频之上，这个基频就是基音周期了，泛频可以忽略）。当然啦，这只是在发浊音（b,d,v...）时才会有，当发出清音（p,t,f...）时声带不振动，但...
语音处理/语音识别基础（五）- 声音的音量，过零率，音高的计算
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千里之行
02-14 1万+
如前面第3篇讲到，声音的几个主要特征有音量 Volume, 音高 Pitch, 音色 Timbre。 另外有一个重要的特征是过零率 zero crossing rate。 当我们在分析声音时，通常以「短时距分析」（Short-term Analysis）为主，因为音讯在短时间内是相对稳定的。我们通常将声音先切成帧（Frame），每一帧长度大约在 20 ms 左右，再根据帧内的信号来进行分析。 计算音量（Volume/Intensity/Energe） 「音量」代表声音的强度，又称为「响度」、
音高和基频（Pitch and F0）
李子逸恒的博客
11-06 5389
音高(Pitch)和基频(F0)是两个非常接近的概念， 尽管它们有所不同，但通常并不区分。 音高和基频的关系最早在音乐界被发现， 通常认为，音高增高八度音程相当于基频翻倍。 在1000Hz以下，基频翻倍略小于音高的八度音程； 而在1000－5000Hz范围，基频翻倍略大于音高的八度音程。 John M. Eargle. Music, Sound and Technology. Van Nostrand Reinhold, Toronto, 1995. Stephen Handel. Listenin
语音信号处理
u010451780的专栏
08-18 747
文章目录 语音信号处理 第一章 绪论 第二章 语音信号处理基础知识 语音和语言 **浊音的声带振动基本频率（fundamental frequency）称为基音频率。 浊音的基音频率（pitch）：**？？？？？？？？？？？ 汉语语音学 汉语的声母和韵母 汉语音节的一般结构 汉语声母的结构 语音生成系统和语音感知系统 语音信号生成的数学模型 激励模型 声道模型 辐射模型 语音信号的特性分析
搞语音的有关音频的基础知识
xiaocwdtl的博客
11-24 2616
采样频率（HZ）：也叫采样速度或者采样频率，是每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，采样率越高声音越自然；采样时间(ms）：采样频率的倒数，指每秒采集多少个信号样本；为什么要除以1000？答：1s=1000ms。帧数：帧数=采样率*帧长/1000。帧率（HZ)：每秒显示的帧数。
FastSppech2论文阅读
zzfive的博客
08-21 2411
FastSppech2论文阅读笔记
python 声音基频f0_【aubio】音频处理笔记
weixin_42512842的博客
01-15 2070
持续更新中……python相关音频处理：【librosa】及其在音频处理中的应用。简介aubio是一个标注音乐和声音的python库，源码基于C语言。它能够读取任意媒体文件，提取特征并检测事件。(aubio is a collection of tools for music and audio analysis.)适用于python2和python3，本文代码基于python3。read aud...
contours是什么
最新发布
03-25
<think>嗯，用户想了解计算机视觉或图形编程中的Contours（轮廓）的定义和用途。首先，我需要确认Contours在这两个领域中的基本概念，然后整理它们的应用场景。 首先，Contours在计算机视觉中通常指图像中物体的边界，由一系列连续的点组成，这些点具有相同的颜色或强度。比如在OpenCV中，findContours函数用于检测二值图像中的轮廓，这可能涉及到边缘检测后的连接处理。这时候需要解释轮廓检测的步骤，比如预处理、边缘检测、连接边缘点形成轮廓等。 然后，在图形编程中，Contours可能指几何形状的轮廓线，用于3D建模或矢量图形。比如在CAD软件中，轮廓线帮助定义物体的形状，进行建模和渲染。此外，非真实感渲染中，轮廓线用于艺术效果，如卡通渲染。 接下来，需要考虑用户可能的背景。用户可能对图像处理或图形学有初步了解，但需要基础解释。因此，回答要简明，避免过于技术化的术语，同时涵盖定义和实际应用。 还要引用提供的参考资料。例如，引用[^3]提到OpenCV，可以关联到轮廓检测的实际应用。引用[^1]关于角点检测可能与轮廓提取中的特征点有关，比如轮廓的关键点检测。引用[^4]提到的图形学论文可能涉及轮廓在3D模型中的应用。 用户的问题可能延伸出相关应用，比如轮廓在目标检测、形状分析、图像分割中的作用。需要举例说明，如医学图像分析中的器官轮廓提取，工业检测中的零件尺寸测量，增强现实中的物体跟踪等。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能想深入了解的方向，比如提取算法、与边缘检测的区别、优化方法、3D应用等。确保问题覆盖技术细节和应用场景，帮助用户进一步探索。</think>### Contours的定义与用途 在计算机视觉和图形编程中，**Contours（轮廓）** 是图像或几何模型中描述物体形状的关键结构。 #### 1. **定义** - **计算机视觉**：轮廓指图像中具有相同颜色或强度的连续点组成的曲线，通常表示物体的边界。例如，在二值图像中，轮廓可通过边缘检测算法（如Canny）提取，并通过连接相邻边缘点形成闭合区域[^3]。 - **图形编程**：轮廓可以是几何形状的边界线，用于定义2D/3D模型的边缘。例如，在矢量图形中，轮廓由贝塞尔曲线描述，支持缩放不失真。 #### 2. **用途** - **目标检测与分割**：通过轮廓提取物体的形状，用于图像分割（如医学图像中器官的识别）。 - **形状分析**：计算轮廓的几何特征（如面积、周长、凸包）以分类物体。 - **增强现实（AR）**：追踪物体的轮廓以实现虚实结合的定位。 - **非真实感渲染**：在图形学中，轮廓线用于绘制卡通风格或艺术化效果[^4]。 #### 示例：OpenCV中的轮廓提取 ```python import cv2 # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread("object.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化并提取轮廓 _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Contours", image) cv2.waitKey(0) ```
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