声学回声消除第11页

《勋伯格和声学》读书笔记（二）：三和弦的转位（六和弦、六四和弦）

前言本部分是《勋伯格和声学》中关于三和弦转位的相关内容，熟练使用三和弦转位能够提升旋律的多样性和灵活性，希望本篇笔记能够为您的乐理学习提供帮助。

TruedickDing·2023-01-30 19:16

《和声学教程》学习笔记（四）：属七和弦及其转位

属七和弦的准备1.主和弦当由T、T6和K46进入D7时，允许从纯五度进入减五度（7—4）七音（4）可以通过上行或下行的级进进入（5—4，3—4）主和声和K46进到七音时一般四度跳进（1—4）2.属和弦属三和弦的根音下行二度形成的七音——经过的七音（5—4）可以由跳进进入七音，一般是上行的，解决时七音下行，变为平稳进行属和声跳进到七音可以用减五度（7—4）或者七度（5—4）属和声也可以下行跳进到七音

ZhaoxuDing·2023-01-30 19:06

音视频学习基础4-音频无损压缩技术

1.哈夫曼编码2.算数编码3.香农编码通过上述编码来压缩音频数据音频编码的过程:声音原始数据PCM------时域转频域变换+心理声学模型(去除掉杂音)------利用编码格式量化编码--------加入辅助数据生成比特流格式化

samonking·2023-01-30 06:24

语音情感识别研究进展综述

是因为人脑具备了感知和理解语音信号中的能够反映说话人情感状态的信息(如特殊的语气词、语调的变化等)的能力.自动语音情感识别则是计算机对人类上述情感感知和理解过程的模拟,它的任务就是从采集到的语音信号中提取表达情感的声学特征

编程大乐趣·2023-01-29 07:05

agora

audiosession是AVAudioSessionCategoryPlayback，加入频道，AE引擎重启，并把Category设置为AVAudioSessionCategoryPlayAndRecord（自带回声消除等信号处理的模式

OpenLee·2023-01-28 19:37

语音识别的基本方法

（1）基于语音学和声学的方法该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。

xiaoding133·2023-01-28 16:54

深度学习中的语音处理

通过引入适当的声学变换，在尽可能保留原语言信息的同时，把声音表示成便于神经网络使用的形式。音频文件wav格式wav格式被称为波形文件，其保存声音的方法是：对声音连续波形经过采

o爬啊爬o·2023-01-28 16:18

WAV2VEC:针对语音识别的无监督预训练

WAV2VEC:UNSUPERVISEDPRE-TRAININGFORSPEECHRECOGNITION概要本文使用大量的无标签数据集去预训练wav2vec模型，从而提升声学模型效果。

DataBaker标贝科技·2023-01-26 17:21

中科院声学所考研复试经验分享

中科院声学所考研复试经验分享声学所的复试没有笔试的部分，只有面试。三月中旬的时候，官网上就挂出了复试的通知，我们这一届，没有公布各位考生进入初试的成绩，所以自己心理还是比较没谱的。

HHM_毕昭·2023-01-26 06:53

linux系统中利用QT实现语音识别项目的操作方法

目录第一：语音识别基本简介第二：语音识别产品申请账号第三：具体代码实现第一：语音识别基本简介AI音箱对传统音箱主要有两大块的技术区别，一块是语音信号的前处理，包括回声消除、波速成型、音源定位、降噪、去混响

ST小智·2023-01-24 21:34

《和声学教程》学习笔记（一）：原位正三和弦及连接

四部和声形式三和弦的特征1.重复音一般重复根音2.旋律位置最高声部的音（根音、三音或五音旋律位置）3.排列法密集排列：上方三个声部中每一对相邻声部之间的距离是三度或四度开放排列：上方三个声部中相邻声部的距离是五度、六度或八度低音部和次中音部之间的距离不受限制原位三和弦的连接1.单声部进行平稳进行：一度、二度（级进）或三度跳进：四度、五度、六度或更大音程2.两声部的同时进行同向进行：两声部向同一方向

ZhaoxuDing·2023-01-20 20:03

双端通话检测 matlab,一种双端通话检测算法中噪音阈值自动更新的方法

这时人们发现声学回音消除已成为越来越明显的瓶颈,如果不能妥善的处理好回声问题会导致通信系统双工变差,严重时切音断句,多人通话时甚至会

王元祺·2023-01-18 20:58

自适应滤波器更新算法-EP2

文章目录1、变步长SC-MPNLMS频域分块算法1.1算法原理1.2算法代码1.3算法优缺点2、集成多种自适应滤波算法的回声消除器1.1算法原理1.2算法代码1.3算法优缺点1.4算法自适应准则3、新的变步长的

王小二_Leon·2023-01-18 20:56

AEC传统算法学习

回声消除回声信号y(n)：是扬声器播放的信号x(n)又被麦克风采集到的信号，x(n)经过了房间混响，扬声器的播放，麦克风采集之后会包含线性部分y’(n)和非线性部分y‘’(n)，y(n)=y’(n)+y

啥哈哈哈·2023-01-18 20:25

论文翻译：一种新的基于互相关的非线性回声抵消双端检测算法

Anewcrosscorrelationbaseddoubletalkdetectionalgorithmfornonlinearacousticechocancellation论文地址：一种新的基于互相关的非线性回声抵消双端检测算法论文代码：需要的同学可以在私信留言，看到必回摘要声学回声消除器

王小二_Leon·2023-01-18 20:22

语音识别初尝（DataWhale语音识别入门赛）

[天池ASR入门赛]语音识别初尝试背景ASR及语音相关的初认识一些在我司常听到的关键词的介绍1）波形图2）采样点3）频谱图整体解决思路声学模型语言模型解码器端到端的方法赛题及base-line的介绍赛题介绍音频数据分析声学特征介绍及提取其他声学特征

weixin_41804613·2023-01-18 19:12

通俗易懂声学基础

声学基础知识声音是由振动产生的，当物体振动时，会引起周围空气的波动，导致空气粒子间的距离发生疏密的变化，从而引发空气压强的变化，这种变化会传到人的耳膜，再传到人的大脑，人就听到声音了。

BarbaraChow·2023-01-18 12:58

语音识别技术分类与总结

1监督学习模型1.1.1总结1）语音识别以前使分步骤识别的，分为声学模型和语言模型，比如先GMM再HMM；2）后面发展为端到端的，直接将语音信号转换成文字，比如LSTM+CTC目标函数。

AI强仔·2023-01-17 15:23

【Matlab】海底声学模拟（Bellhop）以及滤波器的设计

一、设计要求某单波束测深仪最大测量水深为300米，请根据《水声学原理》和《数字信号处理》相关知识，仿真设计该单波束测深仪的数字信号处理系统（包括模拟滤波器参数、采样频率、量化精度等工作参数；FIR/IIR

学测绘的小杨·2023-01-17 13:21

说话人识别中的Temporal pooling（时序池化）

概述Temporalpooling（时序池化）是说话人识别神经网络中，声学特征经过frame-level变换之后，紧接着会进入的一个layer。

DEDSEC_Roger·2023-01-16 08:09

matlab 回音的消除,回声消除AEC - 源码下载|数值算法/人工智能|matlab例程|源代码 - 源码中国...

回声消除AEC\apa.m回声消除AEC\ce_nlms_color_L64.mat回声消除AEC\Data\ce_apa_color_L256.mat回声消除AEC\Data\ce_apa_white_L256

weixin_39761655·2023-01-16 03:41

回声检测仿真信号matlab,基于LMS算法的回声消除系统仿真研究

用远端语音信号作为参考信号来跟踪回声信号，得到滤波器的输出信号，两者相减，得到误差信号为。误差信号的波形如图7所示。从图中可以看出，收敛时间大约在8000个点左右，之后的误差曲线接近于0，仿真效果非常理想。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201809/392397.htm根据上文分析可知，标准LMS算法的失调系数和滤波器的输入功率成正比，因此如果输入信号

zLiM5·2023-01-16 03:10

薄膜声学超材料模态叠加法Matlab实现(Zhang Yuguang论文复现)

1.理论分析设超材料的一个周期单元的长度为Lx、Ly；薄膜密度为，薄膜张紧力为T；振子尺寸为lx、ly，振子密度为，振子位置为；板的横向位移为w定义m、n分别为x、y方向的模态数，模态型函数为：列出声波入射在板上引起的振动微分方程其中为空气密度，为入射声波幅值；根据振动微分方程求解得到以下等式各矩阵的求解方式如下：求解得模态位移系数透射系数隔声量2.Matlab实现2.1构建M、C矩阵M、C矩阵形

机械工人杨师傅·2023-01-15 09:44

声散射 matlab,一种基于声波散射的高强度聚焦超声声场测量方法与流程

背景技术：近年来，声学在各行各业的应用日益增加，尤其是在制造业，以及医疗行业，超声波技术被应用的更为广泛。

weixin_39558317·2023-01-13 07:45

超声声场模拟_3D打印全息透镜聚焦超声在低成本脑成像中的应用

西班牙瓦伦西亚理工大学的研究人员使用3D打印声学全息镜头，用于聚焦大脑中的超声波。在运行计算机模拟时，该团队发现了具有与中枢神经系统结构相匹配的空间分布的声场。

weixin_39968266·2023-01-12 21:40

期刊、会议水平查询网站 & 声纳图像处理可以投稿的期刊和会议记录

一、期刊1.AppliedAcoustics审稿速度：6个月左右评价：声学领域内算是还不错的入门级sci期刊2.InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems审稿速度

Jorwnpay·2023-01-12 17:06

GMM-HMM声学模型实例详解（标贝科技）

source=qwer12GMM-HMM声学模型实例详解GMM-HMM为经典的声学模型，基于深度神经网络的语音识别技术，其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模，建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术接下来我将从

DataBaker标贝科技·2023-01-10 08:36

ICASSP 2022 | 腾讯AI Lab解读14篇入选论文

ICASSP(InternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing)即国际声学、语音与信号处理会议，是IEEE主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议

腾讯AI实验室·2023-01-09 11:27

语音识别——解码器（WFST、Lattice）

解码为给定声学观测序列的前提下，找到最有可能出现的词序列，由贝叶斯得：解码的目的：从解码空间中找到一条或多条从初始状态到终止状态的最优路径。

章魚.·2023-01-07 12:22

基于深度学习的回声消除系统与Pytorch实现

/AEC_DeepModel文章地址（转载请指明出处）：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html写这篇文章的目的：降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛

凌逆战·2023-01-07 09:05

机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用

目前机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用大概有以下几方面：（1）监测海洋生物多样性(Monitoringmarinebiodiversity)BermantPC等人将机器学习技术运用到对抹香鲸生物声学的研究

sz590·2023-01-06 17:47

语音增强、识别、评测常用噪声库、数据集

常用噪声库NoiseX-92DEMAND噪声库TUT声学场景voxcelebdatasetNoiseX-92链接：https://pan.baidu.com/s/1MYfL6_PXPoOmb07LgsoouQ

烫烫烫烫烫火锅·2023-01-06 08:35

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

本文提出了一种噪声学生模型（NoisyStudent）自训练的方法，通过这种方法提高ImageNet的分类精度，并在EfficientNet-L2的网络上达到了state-of-the-art的水平。

EntropyNeg·2023-01-05 22:54

给语音信号加混响的常用方法（方法二）

房间脉冲响应（RIR）以及镜像声源模型（image方法）下面链接为论文"RoomImpulseResponseGenerator"的原文百度网盘请输入提取码提取码：vx2i这篇论文主要讲的是模拟生成房间声学冲激响应

清泉_流响·2023-01-05 19:18

简析语音识别技术的工作原理

语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统（如下图）大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。

编程大乐趣·2023-01-05 11:19

语音识别入门第一节：语音识别概述

处理声学和（部分）语言上的混淆。解决共性问题：每个人的语音

安静_xju·2023-01-05 11:49

SER论文阅读：SPEECH EMOTION RECOGNITION WITH CO-ATTENTION BASED MULTI-LEVEL ACOUSTIC INFORMATION

ca-mserTitle:SPEECHEMOTIONRECOGNITIONWITHCO-ATTENTIONBASEDMULTI-LEVELACOUSTICINFORMATION题目：基于共注意的多层次声学信息语音情感识别语音情感识别

MR_GUOnol·2023-01-03 09:48

梅尔倒谱系数matlab,科学网—声学信号处理基础最佳入门（译）：（一）梅尔频率倒谱系数(MFCC) - 洪峰的博文...

任何自动语音识别系统的第一步是提取特征，即识别音频信号的组成部分，这些组成部分有助于识别语言内容，并丢弃所有其他携带的诸如背景噪声、情绪等信息的东西。理解语音的要点是人类产生的声音被声道的形状过滤，包括舌头，牙齿等。这种形状决定了声音是什么样的。如果我们能够准确地知晓该形状，我们就能准确地表示其产生的音素(phoneme)。声道的形状以短时功率谱的包络的形式表现出来，而MFCC的作用就是是准确表示

weixin_39572794·2023-01-01 10:31

Python声学特征神经网络构建区域响度图

通过将场景中的声学传播建模为线性时不变系统，将所有发声器和听者位置对连续映射到神经脉冲响应函数，然后可以将其应用于任意声音。

亚图跨际·2023-01-01 10:26

一种基于最大似然的语音信号混响时间(reverberation time)估计方法的纯C语言实现(姊妹篇)

基于最大似然(ML)估计器的盲RT估计-引言混响效应是室内声学的一个重要现象，它是由声音在封闭空间中经多次反射而产生。

通信与逆向那些事·2022-12-31 21:26

python小波变换2-rejoice your eyes!

MarkFischer就是一个着迷于鲸类和海豚的声学

菜鸟提刑官·2022-12-31 16:45

FFmpeg/WebRTC/RTMP/RTSP/HLS/播放器-音视频流媒体高级开发【零声学院】

FFmpeg/WebRTC/RTMP/RTSP/HLS/播放器-音视频流媒体高级开发学习音视频流媒体高级开发学习01音视频基础【录播】0-音视频开发高级课程简介(22分钟)免费试学【录播】1-1_音视频录制原理(9分钟)【录播】1-2__音视频播放原理(3分钟)【录播】1-3__图像表示RGB-YUVV(13分钟)【录播】1-4__视频主要概念(12分钟)【录播】1-5-音频基础知识-物理音频和数

攻城狮百里·2022-12-31 05:59

语音识别-声学模型（GMM-HMM）

本文主要讲解一下GMM-HMM算法声学模型的大概思路！~~~声学模型的目的是将经MFCC提取的所有帧的特征向量转化为有序的音素输出。概述如下：我们都知道HMM模型里面有隐含状态概念。

机器灵·2022-12-30 15:25

kaldi thchs30使用自己的数据和字典训练tdnn模型

一、生成语言模型1、需要准备lexicon.txt声学字典；words.txt语料：lexicon.txt字典删除所有的音素即是；phones.txt语料：lexicon.txt字典删除所有的单词即是；

wyw0000·2022-12-29 20:57

端到端的语音识别

传统的语音识别系统中，往往包含多个独立的模块，通常有如下模块：特征提取模块,从输入的语音信号中提取特征，用于声学模型的建模以及解码过程,以MFCC为例，通过分帧、逐帧加窗、预加重、FFT计算功率谱、生成

908的男同学·2022-12-29 20:18

一、语音合成与自回归模型

一、语音合成与自回归模型1语音合成流程在上述流程中，文本由TTS前端转化为音素，随后音素序列通过声学模型转化为Mel频谱，将Mel频谱输入到声码器中，最后由声码器将其转换为语音。

Aaaaaki·2022-12-29 15:27

一、语音识别方法（2）

一、语音识别方法（2）1声学模型1.1隐马尔可夫模型（HMM）在此之前，首先需要明确马尔可夫链：在随机过程中，tnt_ntn时刻的状态xnx_nxn的条件分布，仅与其前一状态xn−1x_{n-1}xn−