语音处理理论和应用

最新推荐文章于 2023-12-15 21:44:35 发布
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分类专栏： 人生苦短-我用Python 文章标签： 语音识别 人工智能
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本文深入探讨语音处理，包括语音信号预处理、特征提取，特别是MFCC，以及语音识别和合成的原理与应用。此外，介绍了传统GMM-HMM模型和现代深度神经网络（DNN）在语音识别中的角色，强调了DNN在特征学习和序列建模上的优势。

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语音处理理论和应用


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语音处理介绍

语音处理

语音信号处理（语音处理）

语音文件一般为wav格式。下图可视化的音频文件，横坐标为采样点数，纵坐标为幅度。
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音频信号主要的问题

  • 波形数据的分布非常不均匀。
  • 开头和结尾的静音部分。
  • 波形中含有噪音部分。

语音信号预处理步骤

  • 数字化:将从传感器采集的模拟语音信号离散化为数字信号
  • 预加重:预加重的目的是为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率
  • 端点检测:从语音信号中识别并消除长时间静音段，减少环境对信号的干扰
  • 分帧:因为语音的短时平稳性，所以要进行“短时分析”，即将信号分段，每一段称为一帧(一般10-30ms
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AI-语音处理理论和应用-DNN
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学习目标    • 了解语音处理的基础知识及应用    • 掌握语音处理的基本步骤    • 掌握语音处理的主要技术    • 了解语音处理的难点与展望 DNN    深度神经网络       • 深度神经网络（Deep Neural Network，缩写DNN）是一个有多个（超过2个）隐藏层的传统多
AI-语音处理理论与应用-语音处理简介
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【数字语音处理】语音识别基本原理与应用
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语音信号处理的应用价值
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AI-语音处理理论和应用-语音识别、语音合成
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这里写目录标题语音处理语音处理的主要应用场景语音学语音学分类语音来源语言学 语音处理 语音信号处理（Speech Signal Processing）简称语音处理，是用以研究语音发声过程、语音信号统计特性、语音自动识别、机器合成以及语音感知等处理技术的总称。现代的语音处理技术都以数字计算为基础，借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。 语音信号处理起源于对发音器官的模拟，1939年美国H·杜德莱（H·Dudley）发明了一个简单的发音过程虚拟系统，在未来发展为声道的数字模型。
【语音处理】语音信号特技处理（延时、混响、滤波）附Matlab源码
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