唱音频率图

唱音频率探讨
最新推荐文章于 2025-05-07 15:54:05 发布
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之前和哥哥谈论这个唱音频率的事情，今天找到一张图。excellent

 

 

mosquitolxw
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怎么检测声音频率和幅值_声音与听觉系列知识 Part 2—音高&响度与音色
weixin_39629129的博客
12-03 6420
上一次为大家讲解了人耳的构造与听觉之间的关系，本期将继续沿着知识图谱的脉络，为大家介绍声音的几个基本术语：音高(Pitch)、响度(Loudness)和音色(Timbre)。1.音高几乎所有的声音特征都可以用音高、响度和音色来描述。简单来说：Pitch = 声音的频率。例如，十二平均律里的中央C的频率为261.6Hz。实际上，人感知到的音高是人耳对频率的响应。上一期(关注本公众号可以找到上一期的内...
怎么样采集声音的波形和频率_看见声音
weixin_39820177的博客
11-29 3446
背景这个领域的算法库一般有librosa、essentia、torchaudio、深度学习等。这个领域目前的工程套路是：首先声音是一维的时域信号，但是计算机看了觉得没啥用（你看wav文件那些采样点，这些数字能说明啥呀）；P.S. 人的听觉系统（从耳朵到大脑皮层）与之相比是多么强大呀！既然一维的时域信号没啥用，于是人们开始做频域分析，也就是大名鼎鼎的fft；终于有了一些用处了，但是还是差的太远；把频...
录音频率图
Dylan_null的专栏
03-21 1738
 android 中提供了AudioRecord 和 MediaRecorder 录音的API。 audioRecord      主要是实现边录边播（AudioRecord+AudioTrack）以及对音频的实时处理（如会说话的汤姆猫、语音）      优点：语音的实时处理，可以用代码实现各种音频的封装      缺点：输出是PCM语音数据，如果保存成音频文件，是不能够
音频（三）音色与spectrum 频谱图
chumingqian的博客
02-15 9394
泛音的种类和多少决定了音色 为什么有的人声音听起来暗，有的人听起来亮？事实上即使是唱同一个音高，大家的音色也天差地别，差别就在泛音上了。 一般来说 泛音越充分的声音越饱满。 低频泛音越充分的声音听起来越“厚实”，越“有力”。 高频泛音越充分的声音穿透力越强，声音听起来越“亮”，越“尖”。 高低频都有并且合理分布的声音，就是比较完美的声音。 声乐理论里，一般把低频泛音叫低位置共鸣，高频泛音叫高位置共鸣。 频谱图／声谱图 频谱图/声谱图是观察泛音的最好办法。 相信看了第一章的频谱图演示，应该
音高和频率转换（转载）
qq_38661196的博客
10-19 3144
Frequency in hertz (semitones above or below middle C) Octave→ Note↓ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C 16.352 (−48) 32.703 (−36) 65.406 (−24) 130.81 (−12) 261.63 (0) 523.25 (+12) 1046.5 (+24) 2093.0 (+36)
音频相关基础知识
qq_28576837的博客
05-07 1916
声音的本质声音的本质是波在介质中的传播现象，声波的本质是一种波，是一种物理量。两者不一样，声音是一种抽象的，是声波的传播现象，声波是物理量。声音的三要素响度(loudness)： 人主观上感觉声音的大小（俗称音量），由“振幅”（amplitude）和人离声源的距离决定，振幅越大响度越大，人和声源的距离越小，响度越大。音调(pitch)： 声音的高低（高音、低音），由频率决定，频率越高音调越高（频率单位Hz，赫兹），人耳听觉范围20～20000Hz。20Hz以下称为次声波，20000Hz以上称为超声波）
语音信号之特性分析图(二)
Qsir的专栏
12-27 3312
语音信号的特性主要是指它的声学特性、语音信号的时域波形和频谱特性以及语音信号的统计特性等。这些特性对应着各种语音信号有特性分析图，如时域图、频谱图和声谱图，之前一直分不太清，最近查了一些资料学习了各个图及各中图含义，本次只介绍认识这几种图。 一 时域图 时域图中，语音信号直接用它的时间波形表示出来，通过观察世间波形可以看出语音信号一些重要特性，下图是用coolEdit打开...
音频基础学习三——声音的时频谱
山河君的分享博客
08-18 3723
在上一篇文章中，我们了解到：任何重复的波形都可以分解为含有基波频率和一系列为基波倍数的谐波的正弦波分量，同时记录了一些基本的波形。本章内容是对音频测量进行简述，一般来说，我们讨论音频测量的概念基本都是对于声音信号的时域和频域有关。任何声音都可以通过这两种形式来进行表现。描述信号与时间的关系，一个信号的时域波形可以表述为信号随时间变化的曲线。其自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。指信号随频率变化的曲线。自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。...
唱歌如何保持高位置_唱歌高音怎么上？几招教你找到高位置发声！
weixin_33955394的博客
01-17 846
原标题：唱歌高音怎么上？几招教你找到高位置发声！【如何找到唱歌发声的高位置？】我们人通常用的发声位置是口腔位置，比口腔再高的就是高位置，唱歌时候所要用到的音高会远远的超过人正常时候说话的音频，高位置有很多的通道，我们要找到高位置的门，唱歌的时候有很多的门，有声“门”气“门”，现在还有高位置“门”，门的后面有另外一个空间，它怎么跟原来的空间相连，要想声音通，就要找到门。我们今天讨论的是唱歌高位置的问...
分离电源唱机前置放大器电路
08-14
分离电源唱机前置放大器电路是一种专为处理唱机信号设计的特殊电子电路，它在音频信号链中扮演着至关重要...对于音乐爱好者和音响发烧友来说，了解并掌握这种电路的设计原理和工作方式，对于提升听音体验具有重要意义。
创新0610 0612声卡kx唱歌效果
02-05
例如，通过均衡器可以调整不同频率的声音强度，增强高音或低音部分；使用压缩器可以控制声音的动态范围，避免音量过大或过小；混响则可以模拟不同的环境空间，让歌声听起来更具有立体感和深度。 除了驱动程序，...
基于NMF的音调导向唱歌声音分离新方法：突破音高检测瓶颈
首先，研究者设计了一种结合NMF的策略，该策略考虑到了不同时间频率分辨率下人声的分布规律。通过这种方法，算法能够更好地识别并剔除许多与人声无关的背景噪声和干扰，显著增强演唱声的清晰度，从而提高了音调检测...
永磁同步电机矢量控制算法优化与仿真验证研究.docx
09-05
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perl-Hash-StoredIterator-0.008-12.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Multisim软件在音频功率放大器设计与仿真中的应用探讨.docx
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生成式人工智能金融服务的风险与治理探讨.docx
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《一个64位操作系统的设计与实现》读书笔记&随书源码.zip
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人工智能在研究生教育中的应用与挑战.docx
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怎样克隆声音对嘴型唱歌
02-22
在MATLAB中模拟“克隆声音对嘴型唱歌”的过程主要涉及到音频处理、语音合成以及图像生成等领域。具体而言，这通常包括以下步骤： ### 步骤一：获取音频文件并分析 ```matlab % 加载一个.wav格式的声音文件 [audioData, fs] = audioread('yourSongFile.wav'); % 显示信号波形图以便观察 figure; plot(audioData); title('原始音频波形'); xlabel('样本点数'); ylabel('幅值'); ``` 这段代码用于读取一段音频数据，并可视化其时域上的变化趋势。 ### 步骤二：特征提取（例如MFCC） 梅尔频率倒谱系数(MFCC)是从音素到声学模型转换的关键参数之一，在很多情况下被用来表示人的发声特点。 ```matlab windowSize = round(0.025 * fs); % 假设窗口大小为25ms hopLength = round(windowSize / 2); % 使用mfcc函数计算Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) [mfccCoeffs, ~] = mfcc(audioData,fs,'Window',hamming(windowSize),'OverlapLength', hopLength - 1 ); disp("前几个MFCC帧的数据:"); display(mfccCoeffs(:,1:5)); ``` 我们使用了`mfcc()` 函数从音频片段中抽取了一系列描述声音特性的数值向量——即所谓的MFCC特征矩阵。这里选择汉明窗作为加权因子来平滑相邻采样间的突变情况；同时考虑到人耳感知特性随时间连续分布的特点，采取重叠的方式移动窗口进行逐段分析。 ### 步骤三：训练或加载预训练好的嘴唇运动预测模型 对于这部分内容来说，由于涉及深度学习框架的应用，而MATLAB本身也支持TensorFlow等主流工具包接口调用。因此您可以直接利用这些现成库内含有的卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)，甚至更先进的Transformer架构来进行建模工作。 假设您已经有了这样一个预先训练完成且保存下来的.h5/.pt形式的权重文件，则可以通过如下命令将其导入进来继续下一步操作: ```matlab net = coder.loadDeepLearningNetwork('pretrained_lip_model.h5'); ``` > 注意此处具体的API名称可能会根据所使用的版本有所不同，请查阅官方文档确认细节差异. ### 步骤四：将音频特征映射至对应的面部表情动画序列上 一旦有了能够接收输入MFCC信息并且输出相应视频流中每一帧里唇部位置偏移量估计结果的黑盒系统之后，就可以尝试把之前获得的时间轴线性排列起来的一系列静止画面串联成为一个连贯的整体啦！ 当然实际执行过程中还需要考虑诸如同步误差校正之类的技术难题... ```matlab for t=1:size(mfccCoeffs,2)-1 currentMfccFrame = single(mfccCoeffs(:,t))'; predictedLipsPositionOffset = predict(net,currentMfccFrame); % 在此插入渲染逻辑...比如更新3D网格顶点坐标之类的 end ``` 上面展示了一种基于迭代的方式来逐步构建起完整的口型变化记录的方法论思路。每次循环都试图依据当前时刻下的频域统计规律推测出最接近真实场景下演员嘴巴开合程度的状态，并据此调整虚拟形象外观属性达到逼真效果的目的。
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