语音信号处理

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时频域分析（2）

4.3滤波器的解释   1.短时傅里叶变换的滤波器实现形式一                    2.短时傅里叶变换的滤波器实现形式二          令：          则：         4.4短时谱的时域及频域採样率    短时傅里叶变换是一维信号的二维表示，即同一时候是时间n以及角频率w的函数。怎样由来恢复，首先遇到的就是时域採样率和频域採样率的问题。   1.时域採样率   在
lcchuguo·2016-02-03 20:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时频域分析（2）

4.3滤波器的解释   1.短时傅里叶变换的滤波器实现形式一                    2.短时傅里叶变换的滤波器实现形式二          令：          则：         4.4短时谱的时域及频域採样率    短时傅里叶变换是一维信号的二维表示，即同一时候是时间n以及角频率w的函数。怎样由来恢复，首先遇到的就是时域採样率和频域採样率的问题。   1.时域採样率   在
lcchuguo·2016-02-03 20:00

百度语音技术及最新进展

个人简介关勇,博士毕业于中科院，语音信号处理方向，曾就职于诺基亚中国研发中心，历任博士后研究院，高级工程师，负责语音翻译中的语音识别及个性化
关勇·2015-12-07 00:00

百度语音技术及最新进展

个人简介关勇,博士毕业于中科院，语音信号处理方向，曾就职于诺基亚中国研发中心，历任博士后研究院，高级工程师，负责语音翻译中的语音识别及个性化
关勇·2015-12-07 00:00

语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization）

语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization） [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09      
·2015-11-13 07:57

梅尔频率倒谱系数（MFCC） 学习笔记

    语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC） zouxy
·2015-11-12 22:33

语音信号MFCC的特征提取Matlab源码

语音信号处理MFCC提取的Matlab源码， Matlab调试运行的时候注意添加语音工具箱voicebox查找路径。
·2015-11-12 21:56

语音、音频技术的思考

语音信号处理是一门综合性的学科，它与语音学、心理学、数字信号处理、计算机科学、模式识别等有着密切联系。
·2015-11-12 14:15

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW） [email protected]  原文：http://blog.csdn.net/zouxy09      
·2015-11-12 11:01

数字语音信号处理学习笔记——同态处理语音信号（1）

5.1 概要       进行处理的方法，它能将两个信号通过乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。 对于语音信号。我们的目的是要从声道冲激对应与激励分量的卷积中分开各原始分量。 由卷积结果求得參与卷积的各个信号分量是涉及数字信号处理理论的一项任务，称为“解卷积”或简称“解卷”。       对语音信号进行同态分析后。将得到语音
·2015-11-01 12:11

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）

出处：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207DynamicTimeWarping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索
weilianyishi·2015-09-15 17:00

语音特征参数MFCC计算的详细过程

 注：老早之前就在看语音信号处理方面的知识，每当过了很久都会忘记，由于之前对语音特征MFCC提取的流程还是非常清楚的，但是对于一些细节以及一些原理一些的东西还是不是很明白，通过这次的总结，我终于明白的其中的技术细节以及设计方法
ZhikangFu·2015-07-22 18:00

语音特征参数MFCC计算的详细过程(转)

转自：http://blog.csdn.net/xiaoding133/article/details/8106672#comments  注：老早之前就在看语音信号处理方面的知识，每当过了很久都会忘记
u011567017·2015-03-25 16:00

语音信号处理—MFCC特征提取(matlab代码)

    MFCC参数考虑了人耳的听觉特性，将频谱转化为基于梅尔频标的非线性频谱，然后转换到倒谱域上。由于充分考虑了人的听觉特性，而且没有任何前提假设，MFCC参数具有良好的识别性能和抗噪能力。    由于人类对于声音高低的的感知强度与该声音的频率的对数近似成正比，梅尔频率正是体现出了这种声音频率与人类感知声音高低的对应关系。在梅尔频率域内，人对声音高低的感知程度是线性的，梅尔频率与语音频率的关系式
u011567017·2015-03-25 15:00

音频、语音信号处理的相关需求（广告）

下面是某同学做出来的一些东西，有：电话语音状态识别、音乐检索、广告监测、相似性音乐比对。如果你需要一些语音或者音乐方面的需求没法解决，可以去尝试联系他。具体的四个应用链接如下：1.电话语音状态识别2.广告监测3.音乐检索4.相似性音频比对如果你有其他的需求，也可以去联系他。也许你的联系，可以减少你寻找的时间。谢谢……有任何问题也可以留言。也可以联系我，邮箱：[email protected]群：
u010384318·2015-03-10 14:00

程序员往底层偏的一条路线

PROGRAMMING汇编语言C/C++语言Java程序设计操作系统编译原理计算机网络信号与系统数字信号处理通信原理语音信号处理数字图像处理自动控制原理KERNELGCCInternalsELF标准POSIX
liutianshx2012·2015-03-07 15:00

《语音信号处理》第四章总结——频域分析

第4章用波形乘以窗函数，不仅为了在窗口边缘两端不引起急剧变化，使波形缓慢降为零，而且还相当于对信号谱与窗函数的傅里叶变换进行卷积。1、窗函数应具有如下特性：①频率分辨率高，即主瓣狭窄、尖锐；（矩形窗）②通过卷积，在其他频率成分产生的频谱泄漏少，即旁瓣衰减大。（海明窗）这两个要求实际上相互矛盾，不能同时满足。窗口宽度N、取样周期T和频率分辨率Δf之间存在下列关系Δf＝1/（NT）可见：窗口宽
mydots·2014-12-16 22:52

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的同态处理（4）

5.6语音的倒谱应用1.基音检测   语音的倒谱是将语音的短时谱取对数后再进行IDFT得到的，所以浊音信号的周期性激励反映在倒谱上是同样周期的冲激。借此，可从倒谱波形中估计出基音周期。一般把倒谱波形中第二个冲激，认为是对应激励源的基频。下图为一种倒谱法求基音周期的实现框图以及流程图：2.共振峰检测    倒谱将基音谐波和声道的频谱包络分离开来。倒谱的低频部分可以分析声道、声门和辐射信息，而高频部分
u013538664·2014-06-30 12:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的同态处理（3）

5.5复倒谱的几种计算方法   在复倒谱分析中，z变换后得到的复数，所以取对数时要进行复对数运算。这时存在相位多值的问题，称为“相位卷绕”。由于相位卷绕使后面求复倒谱、以及由复倒谱恢复语音等运算均存在不确定性而产生错误。   设信号为：(1)   则其傅里叶变换为：(2)   对上式取复对数为：(3)   则其幅度和相位分别为：(4)(5)式中，虽然等式右边每个值的范围都在之内，但式子左边的值可能
u013538664·2014-06-30 12:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的同态处理（2）

5.4复倒谱和倒谱定义   设信号x(n)的z变换为X(z)=z[x(n)]，其对数为：    (1) 那么的逆z变换可写成：    (2)取(1)式则有    (3)于是式子(2)则可以写成    (4)则式子(4)即为信号x(n)的复倒谱的定义。因为一般为复数，故称为复倒谱。如果对的绝对值取对数，得(5)则为实数，由此求出的倒频谱c(n)为实倒谱，简称为倒谱，即(6)在(3)式中，实部是可以取
u013538664·2014-06-25 02:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的同态处理（1）

5.1概述   同态处理方法是一种设法将非线性问题转化为线性问题来进行处理的方法，它能将两个信号通过乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。对于语音信号，我们的目的是要从声道冲激相应与激励分量的卷积中分开各原始分量。由卷积结果求得参与卷积的各个信号分量是涉及数字信号处理理论的一项任务，称为“解卷积”或简称“解卷”。   对语音信号进行同态分析后，将得到语音信号的倒谱参数，因此同态分析也称为倒谱分
u013538664·2014-06-24 01:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时频域分析（2）

4.3滤波器的解释   1.短时傅里叶变换的滤波器实现形式一                    2.短时傅里叶变换的滤波器实现形式二          令：          则：         4.4短时谱的时域及频域采样率    短时傅里叶变换是一维信号的二维表示，即同时是时间n以及角频率w的函数。如何由来恢复，首先遇到的就是时域采样率和频域采样率的问题。   1.时域采样率   在时间
u013538664·2014-05-25 01:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时频域分析（1）

它理论完善，且有快速算法，在语音信号处理领域也是一个重要工具。   语音信号本质上是非平稳信号，其非平稳特性是由发声器官的物理运动过程产生的。
u013538664·2014-05-24 23:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时时域分析（4）

3.7基于能量和过零率的语音端点检测        在复杂的应用环境下，从信号流中分辨出语音信号和非语音信号，是语音处理的一个基本问题。语音端点检测就是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点。正确的端点检测对于语音识别和语音编码系统都有重要的意义，它可以使采集的数据真正是语音信号的数据，从而减少数据量和运算量并减少处理时间。   判别语音段的起始点和终止点的问题主要归结为区别语音和噪声
u013538664·2014-05-18 14:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时时域分析（3）

3.6短时自相关分析   3.6.1短时自相关函数   自相关函数用于衡量信号自身时间波形的相似性。由之前的博文介绍，清音和浊音的发生机理不同，因而在波形上也存在着较大的差异。浊音的时间波形呈现出一定的周期性，波形之间相似性较好；清音的时间波形呈现出随机噪声的特性，杂乱无章，样点间的相似性较差。这样，可以用短时自相关函数来测定语音的相似特性。   时域离散确定信号的自相关函数定义为：      时
u013538664·2014-05-18 12:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时时域分析（2）

3.3短时平均能量   由于语音信号的能量随时间而变化，清音和浊音之间的能量差别相当显著。因此，对短时能量和短时平均幅度进行分析，可以描述语音的这种特征变化情况。   定义n时刻某语音信号的短时平均能量为：       式中，N为窗长，可见短时能量为一帧样点值的加权平方和。特殊地，当窗函数为矩形窗时，有       也可以从另外一个角度来解释。令：       平均能量还可以表示为：       
u013538664·2014-05-17 15:00

EMD（Earth Mover's Distance）概念及代码

EMD主要应用在图像处理和语音信号处理领域，在自然语言处理上很少有听说。跟EMD有关的数学推导略去不表，
huangbo10·2014-05-13 21:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的短时时域分析（1）

3.1概述  语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含的各种信息。一般而言语音处理的目的有两种：一种是对语音信号进行分析，提取特征参数，用于后续处理；另一种是加工语音信号，例如在语音增强中对含噪语音进行背景噪声抑制，以获得相对“干净”的语音；在语音合成方中需要对分段语音进行拼接平滑，获得主观音质较高的合成语音，这方面
u013538664·2014-05-09 16:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（3）

2.4语音的感知   2.4.1几个概念   语音的听觉感知是一个复杂的人脑-心理过程。对听觉感知的研究还很不成熟。听觉感知的试验主要还在测试响度、音高和掩蔽效应等。人耳听觉界限的范围大约为20Hz~20kHz。在频率范围低端，感觉声音变成低频脉冲串，在高端感觉声音减小直至完全听不到一点儿声响。语音感知的强度范围是0~130dB声压级，声音强度太高，感到难以忍受，强度太低则感到寂静无声。   1.
u013538664·2014-05-07 16:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（2）

2.3语音的听觉机理   听觉是接受声音并将其转换成神经脉冲的过程。大脑受到听觉神经脉冲的刺激感知为确定的含义是一个非常复杂的过程，至今尚不完全清楚。   2.3.1听觉器官    人的听觉器官分为3个部分：外耳、中耳和内耳       外耳：收集声音、辨别声源，并对某些频率的声音有扩大作用   中耳：传音，即将声音由外耳道高效地传入耳蜗   内耳：        2.3.2耳蜗的信号处理机制  
u013538664·2014-05-06 14:00

数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（1）

2.1概述      为了用数字信号处理方法对语音信号进行处理，首先需要建立语音信号产生的数字模型，因此，我们必须在对人的发声器官和发声机理进行研究的基础上，才能建立精确的模型。但是，由于人类语音产生过程的复杂性和语音信息的丰富性以及多样性，迄今为止还没有找到一种能够精确描述语音产生过程和所有特征的理想模型。    作为接受语音信息的人耳听觉系统，其听觉机理也是很复杂的。听觉模型的精确建立对于语音
u013538664·2014-05-06 13:00

数字语音信号处理学习笔记——绪论（2）

1.2.2语音编码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以节省频率资源。    语音编码技术的鼻祖：    研究开始于1939年军事保密通信的需要，贝尔电话实验室的HomerDudley提出并实现了在低频带宽电话电报电缆上传输语音信号的通道声码器。    20世纪70年代：国际电联（ITU-T，原CCITT）64kbit/s脉冲编码调制（PCM）语音编码算法的G.711
u013538664·2014-05-05 20:00

数字语音信号处理学习笔记——绪论（1）

语音信号处理技术主要可以应用到：1)数字电话通信2)高音质的窄带语音通信系统3)语言学习机4)声控打字机5)自动翻译机6)智能机器人7)新一代计算机语音智能终端8)许多军事上的应用语音信号处理是一门新兴的边缘科
JamesJuZhang·2014-05-05 15:51

数字语音信号处理学习笔记——绪论（1）

语音信号处理技术主要可以应用到：   1)数字电话通信   2)高音质的窄带语音通信系统   3)语言学习机   4)声控打字机   5)自动翻译机   6)智能机器人   7)新一代计算机语音智能终端
u013538664·2014-05-05 15:00

DSP集成的AIC23芯片的音频接口

AIC23芯片AIC23是语音信号处理、声通信常用的芯片。
caozhankui·2014-03-31 02:00

语音信号处理

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）http://blog.csdn.net/zouxy09这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。
bestlinjiayin·2014-03-20 21:37

ARM Cortex系列(A8/A9/A15/A7) NEON多媒体处理SIMD引擎优化

SingleInstructionMultipleData）和向量浮点VFPv3（VectorFloating-Point）指令集的，在具体的芯片设计中NEON组件是可选的，NEON处理器是面向音频、视频编解码器、图像处理和语音信号处理以及其他的基带等信息处理领域的
yxnyxnyxnyxnyxn·2014-01-14 17:00

知识结构

设计ARM设计汇编语言C/C++语言Java程序设计操作系统编译原理计算机网络计算机组成计算机系统结构信号与系统数字信号处理通信原理DSP程序设计Linux程序设计Linux网络程序设计Unix编程艺术语音信号处理数字图像处理自动控制原理信息论
耐心·2014-01-10 23:00

TIMIT语音库-----下载和matlab读取

TIMIT语音库为大多数论文及研究中常用的语音库，适用于语音识别、说话人识别等语音信号处理。在MIT网站可以找到一些样例，为16kHzsampling,16bitsample,PCMencoding。
u010384318·2013-12-25 11:00

TDNN时延神经网络

近来在了解卷积神经网络（CNN），后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。
richard2357·2013-11-23 11:00

国内高校语音信号处理实验室

这是数字音视频编解码技术国家工程实验室(一)的延续篇，主要是对国内高校语音信号处理教学和理论研究的情况进行一些收集。
Augusdi·2013-11-16 10:14

如何学好机器学习

“你好，我正在学习语音信号处理方面内容感觉各种模型及算式不太理解，请教下这方面内容应如何掌握，是否需要别的预备知识” 觉得这个问题很有共性，就在我爱公开课上抛出来了。
wukunlsy·2013-09-12 01:00

语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

在任意一个Automaticspeechrecognition系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可
u010384318·2013-08-17 10:00

语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization）

VQ在语音信号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。一、概述VectorQuantization(VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。
u010384318·2013-08-17 10:00

语音信号处理之（二）基音周期估计（Pitch Detection）

转载：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9141875 下面总结的是第二个知识点：基音周期估计。我们用C++实现了基于自相关函数法的基音周期检测，并且结合了OpenCV来显示语音波形。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地方，还望大家指正。谢谢。一、概述1.1、基音与基音周期估计人在发音时，根据声带是否震动可以将语音信号分为清音跟浊音
u010384318·2013-08-17 10:00

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW） 转载：http://blog.csdn.net/zouxy09DynamicTimeWarping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），
u010384318·2013-08-17 10:00

语音频谱语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下.    语音信号处置之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）    [email protected]    http://blog.csdn.net/zouxy09               这学期有《语音信号处置》这门课，快考试了，所以也要了解了解相干的知识点。呵呵，平常没怎么听课，现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结，好让自己的知识架构清晰
·2013-06-24 21:00

语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09       这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点
zouxy09·2013-06-23 21:00

语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization）

语音信号处理之（三）矢量量化（VectorQuantization）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09     这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了
zouxy09·2013-06-23 00:00

语音信号处理之（二）基音周期估计（Pitch Detection）

语音信号处理之（二）基音周期估计（PitchDetection）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09       这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了
zouxy09·2013-06-21 00:00
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