【Python】汉语信号，LPC估计共振峰

原创 已于 2022-02-18 15:58:02 修改 · 761 阅读 · 1 ·
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#python #开发语言 #后端

于 2022-02-18 15:19:05 首次发布
本文介绍了如何安装和使用Python的scikits.talkbox库来处理音频。scikits.talkbox是一个用于信号处理和语音识别的库，提供了包括线性预测编码（LPC）在内的多种音频分析工具。通过给出的链接，你可以找到更多关于这个库的文档、示例代码和GitHub资源。

0.介绍

1.安装

pip install scikits.talkbox

2.使用

3.参考
链接：https://www.cnpython.com/qa/79487
Github：https : //github.com/danilobellini/audiolazy
文档：https : //pythonhosted.org/audiolazy/lazy_lpc.html

声纹技术（二）：音频信号处理基础【模拟信号（连续）--采样--＞数字信号（离散）--量化--＞振幅简化为整数--编码--＞二进制序列】【WAV音频格式】【SoX】【分帧-加窗-】
u013250861的博客
06-24 2448
在前面的章节里我们就提到过，从学科分类上讲，声纹技术是语音信号处理的一个分支，而语音信号处理则属于音频信号处理这个大类。语音信号和音频信号，这二者的区别在于，前者专指人类说话时所发出的具有社会意义的声音，而后者则泛指人类能够听到的一切声音。例如乐器发出的声音，动物发出的声音，汽车发动机发出的声音，以及人们打鼾、打喷嚏、咳嗽时发出的声音，这些都属于广义上的音频信号，但它们并不属于语音信号，所以通常也不在声纹技术研究的范畴内。音频信号处理中的许多基础概念与知识，对于学习声纹技术来说是至关重要的。任何声纹系统，无
AI前言技术，一文带你深入了解语音识别的前世今生
wenyusuran的专栏
12-16 2274
导读：语音识别是一门综合性学科，涉及的领域非常广泛，包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等，关键技术包括高斯混合模型 ( Gaussian Mixture Model，GMM )、隐马尔可夫模型 ( Hidden Markov Model，HMM )、深度神经网络 ( Deep Neural Network，DNN )，以及基于这些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端 ( End-t
共振峰提取
09-21
语音识别中常用的特征参数有MFCC，LPCC，及共振峰等，该文给出共振峰的matlab提取源代码。
matlab lpc求共振峰频率,共振峰检测算法研究与实现
weixin_29692851的博客
03-22 1227
具有相同的音质 。在语音声学中，人声也同样受自身生理如鼻孔、咽腔、口腔大小的影响有自身的共振峰区。通过利用这些共鸣空间的形状和大小不同的变化(例如改变咽喉、嘴形)，我们就能改变声音的共振峰。我们之所以能够区分不同的人声、元音，主要也是依靠它们的共振峰分布的位置。共振峰反映了声道谐振特性的重要特点，它代表了发音信息的最直接的来源。改变共振峰可以产生所有的原音和某些辅音，在共振峰中也包含辅音的重要信息...
共振峰检测matlab,基于 LPC 系数的共振峰估计
weixin_30849865的博客
03-21 1659
基于 LPC 系数的共振峰估计此示例说明如何使用线性预测编码 (LPC) 来估计元音共振峰频率。共振峰频率可以通过求预测多项式的根来计算。此示例使用语音样本 mtlb.mat，它包含在 Signal Processing Toolbox™ 中。该语音经过低通滤波。由于采样频率低，该语音样本并不是本示例的最佳素材。低采样频率限制了可以拟合到数据的自回归模型的阶数。尽管存在这一限制，此示例仍展示了使用...
matlab lpc求共振峰频率,在Python中使用LPC估计共振峰
weixin_29159613的博客
03-22 618
我是信号处理的新手(而且是numpy,scipy和matlab).我正在尝试通过调整这个matlab代码来估计Python中使用LPC的元音共振峰：到目前为止,这是我的代码：#!/usr/bin/env pythonimport sysimport numpyimport waveimport mathfrom scipy.signal import lfilter, hammingfrom sc...
matlab lpc求共振峰频率,用Python中的LPC估计共振峰
weixin_39722196的博客
03-22 563
我对信号处理还不太熟悉(关于这一点，numpy、scipy和matlab)。我试着用Python中的LPC来估计元音共振峰，方法是修改下面的matlab代码：这是我目前的代码：#!/usr/bin/env pythonimport sysimport numpyimport waveimport mathfrom scipy.signal import lfilter, hammingfrom s...
python语音信号处理_现代语音信号处理笔记 (一)
weixin_39873191的博客
12-04 1202
本系列笔记对胡航老师的现代语音信号处理这本书的语音处理部分进行总结，包含语音信号处理基础、语音信号分析、语音编码三部分。一开始以为三部分总结到一篇文章里就可以了，但写着写着发现事情并没有那么简单。。。因此还是老老实实的总结吧，扎实的基础最重要。语音信号处理基础语音信号的处理简称语音处理，是用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号均采用数字方式进行处理，语音信号的数字表示可分为两类：...
02 语音情感识别数据集及特征提取
qq_43413199的博客
08-06 1650
语音情感识别数据集及特征提取
分步实验设计（完整可运行代码） Python # -*- coding: utf-8 -*- import librosa import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import lfilter, medfilt # 1. 加载音频与预处理 def load_audio(path): audio, sr = librosa.load(path, sr=16000) # 强制16kHz采样 # 预加重滤波器（提升高频特征） pre_emphasis = 0.97 emphasized = lfilter([1, -pre_emphasis], 1, audio) return emphasized, sr # 2. 分帧处理（改进汉明窗应用） def framing(signal, sr, frame_length=0.02, hop_ratio=0.5): frame_len = int(sr * frame_length) # 20ms帧长 hop_len = int(frame_len * hop_ratio) # 10ms移步 frames = librosa.util.frame(signal, frame_length=frame_len, hop_length=hop_len) # 应用汉明窗（修正维度对齐问题） window = np.hamming(frame_len) return (frames.T * window).T # 转置确保维度正确 # 3. 改进基频提取（YIN算法替代自相关法） def get_pitch_yin(frame, sr, fmin=75, fmax=500): # 更适合汉语的基频范围（普通话基频80-300Hz） return librosa.yin(frame, fmin=fmin, fmax=fmax, sr=sr)[0] # 4. 优化共振峰计算（自动阶数选择） def get_formants(frame, sr, min_formant=500, max_formant=3生成
最新发布
04-17
5. **共振峰计算**：共振峰通常通过LPC（线性预测编码）分析得到。可以使用librosa的lpc函数计算LPC系数，然后求根并转换为频率。需要选择合适阶数（如10阶）。 接下来，需要整合这些步骤到一个完整的代码中，确保...
LPC法语音共振峰提取C语言
01-24
CCS3.3 语音共振峰提取 LPC 杜宾递推 牛顿递推 语音分帧 hamming 端点检测
使用C语言提取LPC法语音共振峰
01-21
使用C语言实现语音共振峰提取 LPC 牛顿递推 语音分帧 汉明窗
使用Python 语言 分析联动共振
08-15
使用python语言进行联动共振分析。
python_wizard:命令行LPC分析工具，可为Texas Instruments TMS5220芯片生成位流
05-23
更新到基本的python_wizard 添加了“ lpcplayer”程序包（基于对讲机）以支持GUI中的播放功能。 添加了对其他LPC编码表的脏支持。 TMS5100现在是默认设置。 -T {tms5220,tms5100}, --tablesVariant {tms5220,tms5100} Tables variant 支持python格式的输出 -f {arduino,C,hex,python}, --outputFormat {arduino,C,hex,python} Output file format GUI中的小修复和增强功能 这个项目是伟大的macOS工具BlueWizard（ ）的python端口，它是用目标C编写的，而我对这个C语言并不十分熟悉，无法开发出
python----根据共振峰频率绘制二阶谐振曲线
qq_46079584的博客
06-20 1684
# 根据共振峰频率绘制二阶谐振曲线
Python语音基础操作--4.3共振峰估计
sinat_18131557的博客
05-09 6562
声道可以被看成一根具有非均匀截面的声管，在发音时将起共鸣器的作用。当声门处准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，这一组共振频率称为共振峰频率或简称为共振峰。共振峰参数包括共振峰频率、频带宽度和幅值，共振峰信息包含在语音频谱的包络中。因此共振峰参数提取的关键是估计语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。利用语音频谱傅里叶变换相应的低频部分进行逆变换，就可以得到语音频谱的包络曲线。依据频谱包络线各峰值能量的大小确定出第1-4共振峰. 在经典的语音信号模型中，共振峰等效为声道传输函数的
使用python+librosa提取共振峰
yuanlulu的博客
04-17 2181
我的需求是在做动画的时候由音频文件生成嘴型动画，免去做口型的K帧的工作量。在考察了一些技术后，我发现，如果能让算法从音频文件生成音素序列或者blendshaps权重系数序列是比较符合我需求的。离线在线都行，我不需要实时。声音驱动人脸的比较出名的应该是英伟达的Audio2Face，这个方案生成的是Audio2Mesh,不是blendshaps。
共振峰估计2MATLAB
临风暖阳的博客
03-20 640
% LPC求根法的共振峰估计 clear all; clc; close all; fle=‘C4_3_y.wav’; % 指定文件名 [xx,fs]=audioread(fle); % 读入一帧语音信号 u=filter([1 -.99],1,xx); % 预加重 wlen=length(u); % 帧长 p=12;
C语言实现LPC语音共振峰提取技术详解
1. LPC法提取共振峰：在LPC分析中，通过自回归模型（Autoregressive model）来模拟语音信号。这个模型会计算一个预测误差信号，而共振峰的位置可以通过LPC系数得到，因为这些系数直接关联到声道的频率响应特性。LPC...
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