音频特征选择与生成对抗网络在声音合成中的应用
1. 音频特征的顺序特征选择
1.1 流式语音数字识别
在语音数字识别任务中,顺序特征选择是一种有效的方法。首先,加载预训练网络、用于训练网络的 audioFeatureExtractor 对象以及特征的归一化因子:
load("network_Audio_SequentialFeatureSelection.mat","bestNet","afe","normalizers");
接着,创建一个 audioDeviceReader 来从麦克风读取音频,并创建三个 dsp.AsyncBuffer 对象:
fs = afe.SampleRate;
deviceReader = audioDeviceReader(SampleRate=fs,SamplesPerFrame=256);
audioBuffer = dsp.AsyncBuffer(fs*3);
steBuffer = dsp.AsyncBuffer(1000);
predictionBuffer = dsp.AsyncBuffer(5);
创建一个图形来显示流式音频、网络推理期间输出的概率以及预测结果:
fig = figure;
streamAxes = subplot(3,1,1);
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