语音识别-信号处理篇

最新推荐文章于 2025-03-16 07:04:49 发布
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分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： 语音识别 前端
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本文探讨了语音识别中信号处理的关键技术，包括VAD、DOA估计和波束形成。VAD使用高阶统计量的高斯混合模型，DOA估计用于增强特定方向的声音，MVDR算法实现无失真语音信号。此外，去混响是改善ASR识别的重要环节，涉及MMSE算法和多通道处理。

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连接前端和后端的语音识别（ASR）的关键是给到后端（根据特征判定词/句）系统的特征类型和特征质量，对于传统的语音识别系统常采用MFCC（mel-frequency ceptral coefficients），这个特征对于高斯白噪声和混响具有鲁棒性，对于有色和相干干扰，常采用一阶和二阶微分减小其对MFCC系数的影响&

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信号处理应用：音频处理中的信号处理_（7）.音频信号的增强与恢复
2401_87715305的博客
03-15 803
音频信号的增强与恢复是一个复杂的领域，涉及多种技术和方法。本节详细介绍了降噪、增强语音清晰度和信号恢复的原理和方法，并通过具体的代码示例来说明如何实现这些技术。降噪方法包括频域降噪、时域降噪和基于机器学习的降噪；语音清晰度增强方法包括频谱增强、动态范围压缩和回声消除；信号恢复方法包括数据丢失恢复、失真恢复和混响恢复。通过这些技术和方法，可以显著改善音频信号的质量，使其更加清晰、可听和有用。希望这些内容对您在音频处理领域的研究和实践有所帮助。如有更多问题或需要进一步的技术支持，请随时联系。
【人工智能语音识别】——深入详解人工智能语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-11 1602
深入详解人工智能语音识别之语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示
基于数字信号处理之语音识别论文
11-20
本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。 关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整
语音信号处理_语音识别——语音信号处理
weixin_39687542的博客
12-19 1220
一、语音识别的特征提取从观察这些波形可以明显看出，语音是一个非平稳信号。这意味着其统计属性会随时间而变化。 因此，为了正确地分析语音信号，我们需要检查块中的信号（也称为窗口或帧），这些块足够小以致于可以假定语音在这些窗口中是固定的。因此，我们对一系列短而重叠的音频帧进行分析。在语音识别中，我们通常使用长度为0.025秒（25毫秒）且重叠为0.01（10毫秒）的窗口。这对应于每秒100帧的帧速率。因...
语音识别+音频信号处理
cbd_2012的博客
10-17 1346
语音识别依赖的python工具：        1、librosa语音信号处理库               1）手动下载包：                      解压复制的安装方法，下载最新的信号处理工具包，解压并放入D:\Anaconda3\Lib\site-packages                                    https://github.co...
声音信号识别（一）——提取MFCC特征
wangyibin160691的博客
09-06 771
文章背景 本文基于对特殊声音（警笛声、汽车鸣笛声）的MFCC特征提取。 应用软件：MATLAB 2020A 数据集来源：由于作为自己学习过程中的记录，暂时采用 1.
语音处理与识别-胡光锐
03-22
国内一本比较经典的语音识别的教材，值得一看。
语音识别 --- 音频信号提取
SLP_L的博客
04-02 4028
音频信号特征提取的一般流程为： 假设我们的语音信号采样频率为 8000Hz，语音数据在这里获取。 import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct sample_rate, signal = scipy.io.wavfile.read('OSR_us_000_0010_8k.wav') # sample_rate = 8000 signal = signal[0:int(3.5 * sample_rate)] # 我
语音识别-现场录音_matalab语音识别_声音性别_音频识别_
09-29
Matlab是一款强大的编程环境，广泛用于信号处理、数据分析和算法开发，包括语音识别这一领域。 首先，让我们从基础开始。语音识别是计算机科学的一个分支，它涉及到将人类语言转换为可理解的机器指令。在Matlab中，...
DSP的嵌入式语音识别-开题报告.doc
01-09
【标题】：“DSP的嵌入式...综上所述，基于DSP的嵌入式语音识别系统设计是一个综合了信号处理、算法优化和嵌入式系统设计的复杂项目，旨在提高语音识别的准确性和实用性，为日常生活和工业应用提供更加智能的解决方案。
语音处理:语音特征提取与语音识别
AI天才研究院
01-25 1126
1.背景介绍 语音处理是一种重要的信息处理技术，它涉及到语音信号的收集、处理、分析和识别等方面。在这篇文章中，我们将深入探讨语音特征提取与语音识别的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和未来发展趋势。 1. 背景介绍 语音处理技术的发展与人工智能、通信、电子产品等多个领域的发展密切相关。语音信号是人类日常生活中不可或缺的一种信息传递方式，其应用场景广泛。语音特征提取和语音识别技术在语音助手...
语音信号处理中基频提取算法综述
12-23
语音信号处理中基频提取算法综述，论述了各种基频检测的算法，对比分析各方法与思想，不错的总结
语音识别的音频预处理方式总结（持续更新）
m17551052704的博客
09-09 4849
语音识别的音频预处理，其步骤大致为读取音频信息，进行特征提取.(以下以mfcc特征预处理为例。) 一、使用python自带的wave模块和matplotlib进行语音信息读取及频谱图的绘制，使用python_speech_features进行mfcc特征的提取。 import matplotlib.pyplot as plt from python_speech_features import m...
音频信号处理入门
starDu
02-16 2682
1.时域与频域的理解 如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧 - 知乎 2.音频信号处理基础知识与代码实践（FFT等） 音频信号处理基础知识_张捷阳的博客-优快云博客_音频信号处理 3.MFCC特征 语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现 - 凌逆战 - 博客园 ...
信号处理应用：音频处理中的信号处理_（17）.音乐信号处理
最新发布
2401_87715305的博客
03-16 925
音乐信号处理是一个多方面的领域，涉及频率特性、时域特性、频域处理、相位特性和噪声处理等多个方面。通过理解这些基本特性，我们可以更好地分析和处理音乐信号，从而实现音乐的合成、生成、分类和识别等目标。希望本文的内容对您有所帮助，如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我。
语音信号处理一
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语音信号处理前言音频信号傅里叶变换功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 前言 准备入门语音处理，记录下自己学习的情况，如有错误之处，欢迎各位大佬指正。 音频信号 声音是一种机械波，即声波，是一种信号，一般称为音频信号。原
基于MATLAB有噪声语音信号处理算法设计
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01-14 558
语音识别系统结构 语音识别中HMM的应用 特征提取：MFCC computing acounstic likelihoods计算声学似然度 字典和语言模型 search and decoding搜索解码 embedded training evaluation评估：WER，SER ...
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1.背景介绍 音频处理与识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及到将音频信号转换为数字信号，并进行处理和分析，以识别和理解人类的语音和其他声音。在现代社会，音频处理与识别技术已经广泛应用于各个领域，如语音识别、语音合成、音频检测、语音命令等。 音频处理与识别的核心技术包括信号处理、模式识别、机器学习等多个方面。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入探讨： 背景介绍 核心概念与联系...
杨行峻语音信号数字处理教材深度解析
这本教材显然是一本专注于语音信号处理领域的专业书籍，尤其侧重于语音识别技术。以下是对该教材中可能涉及的知识点进行的详细介绍： ### 语音信号处理基础 1. **语音信号的特性**：介绍语音信号的基本特性，包括...
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