语音信号处理及特征提取

最新推荐文章于 2022-11-29 23:44:44 发布
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1.信号处理基础

模拟信号->数字信号转化     步骤：采样和量化

 奈奎斯特定律 ：采样频率大于信号中最大频率的二倍

 即在原始信号的一个周期中，至少要采样两个点，才能有效杜绝频率混叠问题。

信号进行离散傅里叶变换的条件： 时域离散且周期的信号

 DFT的性质：

1.对称性   

2. x(m)表示的是谱密度

   如果对一个幅度为A实正弦波进行N点DFT，则DFT之后，对应频率上的幅度M和A之间的关系为：

 

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（超详细）语音信号处理之特征提取
Barbara‘s Blog
09-14 4万+
语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析，首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同，可将语音信号分析分为时域，频域，倒频域，和其他域的分析方法。根据分析方法的不同，可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要以第一种分类方法。时域分析方法简单，计算量小，物理意义明确，但由于语音信号最最重要的感知特性在功率谱中，而人耳对相位变化并不敏感，所以频域分析更为重要。通过最基本的特征，后面针对不同的任务演变出了各种特征。
学习笔记二：语音信号处理以及特征提取
weixin_46010850的博客
07-27 971
语音信号处理以及特征提取，包括语音信号基础知识与Fbank以及MFCC特征提取
信号特征提取与模式识别研究
10-20
本论文研宄的对象为通信信号和生物医学信号,研宄的主要内容 为通信信号的特征提取和调制方式识别,以及基于传感器的生物医学 信号特征提取和聚类分析。论文中的通信信号处理部分是依托于实验 室的项目,在现代信号处理算法的基础上,综合运用统计学知识和机 器学习算法,实现多种典型通信信号调制方式的识别和信噪比的估算
信号特征提取程序（matlab实现）
08-24
通常用于信号分析，提取特征值组成特征向量后进行模式识别，机器视觉的处理开发
语音信号处理_MFCC特征提取_matlab
06-19
1.音频原始数据形式：8k16bitpcm； 2.频率范围：60HZ~3400HZ；...4.提取filter bank特征，并观察特征分布特点； 5.求取特征三阶差分并进行离线CMVN（cepstral mean and variance normalization，CMVN）
用matlab实现对语音信号的特征进行特征提取.rar_matlab_matlab语音识别_信号识别_语音特征_语音识别
07-15
在语音识别领域，特征提取是至关重要的一步，它能够将原始语音信号转化为具有代表性的、可用于后续...通过学习和运行这个脚本，我们可以掌握基本的语音信号处理和特征提取方法，为后续的语音识别算法开发打下坚实基础。
实验1_实验一语音信号MFCC特征提取_MFCC_
10-03
1. **预加重**：在语音信号处理中，预加重是一种用来消除高频衰减现象的技术，它能增强高频成分，使得语音信号的能量分布更加均匀。预加重常采用一阶滤波器实现，公式为`y[n] = x[n] - α*x[n-1]`，其中`α`通常取值...
信号特征与信号提取技术
10-28
主要讲解信号特征与信号提取技术，蛮有用的，就来分享
基于DSP语音频谱包络提取方法的研究及实现
10-04
基音周期与频谱包络表征了语音信号的声学特性。基音周期体现了发声过程肺部气流的周期性，而语音频谱包络是人的声道共振滤波特性在频域中的表现。语音频谱包络携带了语音信号的语义和个性化信息，准确提取频谱包络是语音分析的一项重要任务。本文主要对语音频谱包络的提取方法进行研究。
一些常用的语音特征提取算法
凌逆战的博客
10-23 1万+
前言 　　语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预...
信号包络及其提取方法（Matlab）
weixin_45827703的博客
11-29 2万+
介绍信号包络，以及信号包络的提取方法。
语音深度学习常用的特征：梅尔谱
rambo_csdn_123的博客
07-23 6661
Mel spectrogram 梅尔谱 根据我们人类听觉的特性，我们对低频声音比较敏感，对高频声音没那么敏感 所以当声音频率线性增大时，频率越高，我们越难听出差别，因此不用线性谱而是对数谱 Mel谱包含三大特性： 时域-频域信息 感知相关的振幅信息 感知相关的频域信息 Mel谱的核心就是Mel-scale，一个对数尺度的对于频率感知线性变化的尺度 提取Mel谱的方法： 做STFT得到复数矩阵 将幅度转成分贝(db) 问：如果这里在mel spectrogram里面就把幅度转成db了， 那Log_me
信号处理中简单实用的方法——提取信号中的包络
热门推荐
qq_42233059的博客
08-22 2万+
信号处理中简单实用的方法——提取信号中的包络
机器学习之特征提取
Madazy的博客
11-13 1万+
机器学习之特征提取 1.为什么要特征提取 原始数据常常是高维的，其中包含了许多冗余信息或者十分稀疏或者计算量大，拿原始数据来训练可行，但是往往直接训练是低效的。所以特征提取往往是必要的。 注：特征提取主要是为了解决下面三个问题，（1）原始数据特征中的强相关性造成的冗余信息。（2）原始数据十分稀疏。（3）原始数据维度巨大。 2.特征提取的主要方法。 主成分分析(PCA) 主成分分析是特征提取中的常...
【语音识别入门】特征提取（Python完整代码）
weixin_51293984的博客
08-24 1万+
给定一段音频，请提取12维MFCC特征和23维FBank，阅读代码预加重、分帧、加窗部分，完善作业代码中FBank特征提取和MFCC特征提取部分，并给出最终的FBank特征和MFCC特征，存储在纯文本中，用默认的配置参数，无需进行修改。抽样时频率不够高，抽样出来的点既代表了信号中的低频信号的样本值，也同时代表高频信号样本值，在信号重建的时候，高频信号被低频信号代替，两种波形完全重叠在一起，形成严重失真。DFT得到了每个频带上信号的能量，但是人耳对频率的感知不是等间隔的，近似于对数函数。
语音识别入门课——week2
m0_61474277的博客
07-08 689
离散信号中的定义x(t) = sin(2πf0t)其中f0表示信号本身的频率，单位为Hz如果我们对此正弦波进行采样，每隔ts秒进行一次采样，并使用一定范围的离散数值表示采样值,则可以得到采样后的离散信号。x(n) = sin(2πf0nts)其中 ts为采样周期； fs = 1/ts,为采样频率，或采样率，表示1s内采样的 点数， ts 为采样周期； n = 0,1, … … 为离散整数序列问题：如果给定一个正弦波采样后的序列，如（b）， 可以唯一的恢复出一个连续的正弦波吗？结论：如上所示原始信号频率是f0
[语音识别]声学特征提取
小哲的博客
04-08 6063
声学特征提取语音识别：声学特征提取1. 预加重2. 分帧3. 加窗4. 离散傅里叶变换（DFT）5. 语谱图6. 梅尔刻度（Mel Scale）7. 梅尔滤波器组（Mel Filter Bank）8. FBANK特征9. MFCC特征10. 差分11. CQCC特征总结 语音识别：声学特征提取 常用的声学特征有FBANK、MFCC、PLP等， MFCC特征各纬度之间具有较弱的相关性，适合GMM的训练，FBANK相比MFCC保留了更原始的声学特征，多用于DNN的训练。 1. 预加重 语音中有频谱倾斜现象，即
语音识别入门第二节：语音信号处理及特征提取
小小莫大大爱的博客
07-07 2519
语音识别入门第二节：语音信号处理与特征提取，主要包括数字信号处理接触和常用特征提取，包括Fbank和MFCC特征的提取。
MATLAB实现的语音信号处理及特征提取教程
标题中的"Void复现 语音信号处理+语音特征提取"涉及两个主要的知识领域：语音信号处理和语音特征提取。这是数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）中的一个分支，专注于语音这一特定类型的信号。该领域在...
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