语音信号第9页

语音信号处理-基本概念（一）：音频长度（s）、采样率（Hz；如16000）、帧长（25ms）、帧数、帧移（12.5ms）、hop_size（每帧移动的样本点数=16000*12.5/1000=200）

需要明白一点，mel帧数*帧移=音频长度（采样点个数，可换算为音频时长，具体怎么做不用说了吧）因此，对于22050采样率，hopsize大小设置为256，那么对应的mel-spectrogram需要上采样256倍如果是16000采样率呢？使用帧长是50ms,帧移12.5ms那么hop_size就是200（16000*12.5/1000=200）啦，所以上采样倍数就是200倍啦.一、采样率（采样频率

u013250861·2022-12-13 09:58

语音信号的分帧、加窗处理

分帧语音信号是一个准稳态的信号，若把它分成较短的帧，每帧中可将其看做稳态信号，可用处理稳态信号的方法来处理。为了使一帧与另一帧之间的参数能够平稳过渡，应在相邻两帧之间互相有部分重叠。

陈腾飞同学·2022-12-13 09:27

语音信号处理：预处理【预加重、分帧、加窗】

一、预处理预加重是语音信号处理的前提，主要目的是提升语音信号中的高频分量。人的发生系统是从肺开始，肺作为能量源，气流通过声带，引发周期性震动（元音），能量经过咽、口腔、唇、舌，形成最后的声音。

u013250861·2022-12-13 09:27

加窗分帧理解

傅里叶变换要求输入信号是平稳的比较短的时间内，嘴巴动得是没有那么快的，语音信号就可以看成平稳的，就可以截取出来做傅里叶变换了。这就是为什么语音信号要分帧处理，截取出来的一小段信号就叫一「帧」。

人总是要有梦想的QAQ·2022-12-13 09:26

信号处理（二）音频信号的分帧，加窗

1.语音信号的三个参数语音信号有三个重要的参数：声道数、取样频率和量化位数。

mingqian_chu·2022-12-13 09:21

从零开始语音识别（2）--- 语音信号处理

语音信号特征提取流程预加重：preemphasis反应到代码其实就是1行：np.append(signal[0],signal[1:]-coeff*signal[:-1])加窗分帧为什么要加上帧移？

mlxaaa·2022-12-13 09:51

语音信号处理：分帧、加窗

原文链接，在原文的基础上加入了自己的一些学习过程中遇到的一些问题而插入的其他链接的知识点，有错误请大家指正，多多交流python对语音信号读取、分帧、加窗_YAOHAIPI的博客-CSDN博客用python

BEIERMODE666·2022-12-13 09:20

语音预处理之分帧加窗

语音信号为非平稳信号，其统计属性是随着时间变化的，以汉语为例，一句话中包含很多生母和韵母，不同的拼音，发音的特点很明显是不一样的；但是，语音又具有但是平稳的属性，比如汉语里的一个声母或者韵母，往往只会持续几十到几百毫秒

王小运e·2022-12-13 09:50

【Matlab语音隐写】DWT+SVD音频水印嵌入【含GUI源码 1409期】

一、代码运行视频（哔哩哔哩）【Matlab语音隐写】DWT+SVD音频水印嵌入【含GUI源码1409期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理

Matlab佛怒唐莲·2022-12-11 13:37

传统语音增强——基于先验信噪比的维纳滤波语音降噪算法

对于第m帧带噪语音信号ym(n)=sm(n)+nm(n)式中，sm（n)是第m帧纯净语音信号；nm（n)为第m帧噪声信号。维纳滤波器就是在最小方均误差准则（MSE）下实现对语音信号sm（n）的估计。

清泉_流响·2022-12-11 11:27

转载：Python机器学习笔记2

图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用

Angel丿浅浅一笑·2022-12-10 21:03

【信号处理】基于Matlab实现男女音变声系统

1内容介绍为了实现由男声变换到女声,在语音信号参数分析过程采用短时自相关法提取语音信号的基音周期,同时用LPC倒谱分析法分析共振峰的范围,通过matlab编写程序修改语音参数并接近于女声的范围,构置GUI

Matlab科研工作室·2022-12-10 08:24

MATLAB 三路频分复用通信系统

一、详细设计步骤（1）系统整体框图（2）语音信号采样原理图1-1语音信号的采样即为信号的抽样过程，是把连续时间模拟信号转换成离散时间连续幅度的抽样信号。

Jasmine-Lily·2022-12-09 22:09

语音信号的非线性调制频分复用系统设计_12 通达天下，信有灵犀——幅度调制...

比如，我们的语音信号，通常集中在。那么，一个区域内很多人打电话，如果直接把基带信号发出去，

胡大水·2022-12-09 22:39

语音信号的非线性调制频分复用系统设计_【无线通信学术科普系列】浅谈下一代无线通信技术的候选波形—广义频分复用GFDM...

蜂窝移动通信在过去的30多年中，蜂窝移动通信技术打破了传统有线通信技术的静止和固定的局限性，提高了通信的动态性和灵活性，降低了信息通信服务的成本，提升了社会的网络化和连接化水平，从而推动了社会经济、文化和技术等各方面的发展，给人类社会带来了巨大的变革[1]。第一代移动通信技术(1G)使用频分多址(FDMA)技术和模拟信号传输技术，支持小范围内的低速率语音传输业务。1G中的模拟传输技术具有明显的弊端

吴跃湘·2022-12-09 22:09

【通信原理工程实训】语音信号的线性调制频分复用系统设计

【通信原理工程实训】语音信号的线性调制频分复用系统设计答辩视频目录1引言1.1设计目的1.2设计指标2设计内容2.1设计原理2.1.1AM调制原理2.1.2DSB调制原理2.1.3SSB调制原理2.1.4

胡毛毛_三月·2022-12-09 22:08

语音信号的非线性调制频分复用系统设计_空频复用系统中的四波混频

为了应对网络中数据流量的爆炸式增长，各种各样的复用技术被加以研究和应用，以提高光网络传输系统容量。其中，根据波分复用技术(WDM)已发展为以密集波分复用和粗波分复用两种技术为代表的应用系统，但面向未来新业务的推广、新技术的应用、新业态的形成，光传输网络系统容量需要进一步提高，空分复用技术(SDM)能够将不同模式的光进行复用传输，相比WDM进一步提高了光传输网络系统容量。空分复用技术主要包括模分复用

黄海广·2022-12-09 22:08

语音信号线性预测分析（MATLAB实战篇）

所以呢，我就简单总结一下线性预测分析在语音信号处理中的一些用途吧！内容肯定是不全

Stray men·2022-12-09 14:34

语音信号线性预测分析

语音信号线性预测分析基本思想：一个语音取样的现在值可以用若干个语音取样过去值的加权线性组合来逼近（最小均方误差）。

马志举·2022-12-09 14:31

语音处理的线性预测

线性预测是几乎所有现代语音编码算法的基础–手机–网络电话(VOIP)–军事通讯线性预测假设语音信号的每个样本都可以从P个先前样本的加权和中预测出来，利用平稳性假设产生的冗余，线性预测允许数百个样本的语音帧仅由

爱格白·2022-12-09 14:24

kaldi部分训练方法DNN-HMM模型

在这个框架中，HMM用来描述语音信号的动态变化，用DNN的每个输出节

执刀人·2022-12-08 08:32

【语音编码】基于matlab ADPCM编解码【G.723.1】（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述在研究了发声器官和语音的产生过程以后,便可以建立一个离散时域的语音信号产生模型，对于进一步的各项研究以及各种具体应用，这个模型是非常重要的

荔枝科研社·2022-12-06 20:44

使用谱减法对语音信号进行降噪(librosa),C#使用Speex

具体算法可以参考：https://blog.csdn.net/godloveyuxu/article/details/692257902020年5月10日补充：新增C#使用Speex降噪的代码，在文章最后使用C#对语音信号降噪处理比较困难

zxy2847225301·2022-12-04 08:53

传统语音增强——基本谱减法

一、基本谱减法的概念设语音信号的时间序列为x（n），加窗分帧处理后得到第i帧语音信号为x（m），帧长为N。

清泉_流响·2022-12-04 08:43

语音增强之谱减法

设y(n)y(n)y(n)为带噪语音信号，由纯净语音信号x(n)x(n)x(n)和

qq_37215867·2022-12-04 08:42

基本谱减法降噪

设计目的和设计要求在接收到的语音信号大多含有噪声，并且噪声有大有小。由于在处理语音信号（例如语音识别，语音编码)之前往往要对带噪的语音进行减噪。这实质上就是语音信号处理中的语音增强。

Heart…·2022-12-04 08:36

python信号端点检测_语音信号端点检测

语音信号的端点检测方法有很多种，简单的方法可以直接通过计算出声音的音量大小，找到音量大于某个阈值的部分，认为该部分为需要的语音信号，该部分与阈值的交点即为端点，其余部分认为非语音帧。

weixin_39585691·2022-12-03 18:34

【语音去噪】谱减法+维纳滤波+卡尔曼滤波语音去噪【含Matlab源码 1881期】

语音信号在时域的表示为:yi(t)=si(t)+ni(t),其中si(t)、ni(t)和yi(t)分别是第i帧原始语音信号、噪声和被噪声污染的语音信号。

Matlab领域·2022-12-03 10:18

ENC简介

单麦环境降噪通常以环境噪声为随机平稳加性噪声、且与语音信号不相关为前提估计噪声，然后进行滤波。因此，单麦环境降噪的效果比较差。

山无忧·2022-12-03 10:18

语音信号处理基础与MFCC

这篇博客主要对语音信号处理必须面对的基本问题进行阐述，详解MFCC梅尔倒谱这种分析方法的由来，以及具体实现。前期理论介绍，网上已经有很多资料了，但我觉得这位大神讲的可以

edward_zcl·2022-12-03 08:23

FlyAI小课堂：Fbank和MFCC介绍-理论和代码

获得语音信号的fbank特征的一般步骤是：预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换（DCT）

iFlyAI·2022-12-03 08:23

语谱图（一） Spectrogram 的定义与机理

1.语谱图spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。

mingqian_chu·2022-12-03 08:52

语音识别-特征提取(Python实现）

学习主题：语音信号处理及特征提取1.数字信号处理基础1.1数字信号处理基础1.2频率混叠1.3奈奎斯特采样定理1.4离散傅里叶变换（DFT1.5DFT的性质2.常用特征提取流程step1：预加重step2

WuJia_·2022-12-03 08:51

语音信号特征提取——梅尔频率倒谱系数(MFCC)

**语音信号特征提取——梅尔倒谱系数(MFCC)**一、什么是MFCC 梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数

WinIvan59·2022-12-03 08:20

语音信号处理基础知识之频谱、相位谱、幅度谱、功率谱及语谱图

1，语音信号处理一段音频信号在时域上，可以用一个实数向量来表示。这个数组的大小=采样率*音频时长。

王小二_Leon·2022-12-03 06:29

基于倒谱法、自相关法、短时幅度差法的基音频率估计算法（MATLAB及验证）

人在发音时，根据声带是否振动可以将语音信号分为清音和浊音两种。浊音携带大量的能量，因此又被称为有声语音，其在时域上有明显的周期性。而清音类似于白噪声，没有明显的周期性。

段云oO·2022-12-02 12:18

【第6篇】人工智能（AI）语音测试原理和实践

AI语音交互流程是从用户输入语音信号开始，经过语音采集得到原始音频文件，再经过语音识别技术（ASR）、自然

玻璃杯1992·2022-12-01 01:20

语音识别入门必备技能工具

0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架

QuietNightThought·2022-11-30 15:29

语音信号预处理大牛信息

Zheng-HuaTan的主页：http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Researchinterests（谭政华博士曾经是美国麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的客座科学家/教授，上海交通大学电子工程系副教授以及韩国科学技术院计算机科学系人工智能实验室的博士后。他现在是丹麦奥尔堡大学电子系统系教授，声学信号处理研究中心的联合创始人和联合负责人。

倾城酱·2022-11-30 15:28

自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模】

一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为X=[x1,x2,…,xN],其中xi是一帧的特征向量,i=1,2,…,N,N为特征向量的数目.该段语音对应的文本序列设为

u013250861·2022-11-29 21:44

语音识别概述

英文解释就是：AutomaticSpeechRecognition(ASR)或者SpeechtoText(STT)就是将语音信号转换成文本，但是注意以下几点:只负责解决机器听清问题，不负责听懂的问题;是要处理声学和

Y~J~L·2022-11-29 21:43

景联文科技：语音识别技术有哪些应用场景？

语音识别技术的原理就是让机器通过识别，把语音信号转变为文本，然后将理解转变为指令的

景联文科技·2022-11-29 21:22

语音识别技术的发展，未来有哪些值得期待？

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉

sendnews·2022-11-29 10:33

开源工具 | ASV-Subtools更新:runtime模块重磅发布

-ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi在语音信号和后端处理的高效性以及

语音之家·2022-11-29 07:57

HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例

提前需要掌握的知识：语音信号基础：语音信号的表示形式、分帧、特征(MFCC)、音素等等HMM模型：离散隐马尔科夫模型级3个问题的求解方法GMM：混合高斯模型，用于连续隐马尔科夫模型。语音数据处

xiaocao9903·2022-11-29 06:13

声纹识别（说话人识别）技术

说话人识别（SpeakerRecognition，SR），又称声纹识别（VoiceprintRecognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术

包子鸡蛋·2022-11-29 06:08

语音识别从菜鸟到入门必看的参考书目

语音识别从菜鸟到入门必看的参考书目此前研究这一方面的容，搜罗了些资料，在这里整理如下，做毕业设计，写毕业论文的朋友购书时可以参考一下：一、《MATLAB数字信号处理》编者：王彬、于丹、汪洋第10章基于matlab的语音信号处理二

编程大乐趣·2022-11-29 06:04

利用函数wavread对语音信号进行采样_合成重叠相加与信号重建

在语音信号处理中,如何进行信号重建无疑是一个需要重点考虑的问题,我们假设一个语音信号为,那么,正常的情况下如果我们要对进行频域方面的操作处理,我们首先会对进行分帧加窗,同时取得一系列的分帧信号,其中,k

weixin_39922476·2022-11-28 23:04

基于麦克风阵列的混响环境下声源定位和波束形成技术的研究

在实际应用中，语音信号处理系统在很多情况下会受到空间噪声以及室内混晌的影响。因此，噪声及混响背景下的声源定位，是麦克风阵列信号处理必然要面对的一个重要问题。

晏温·2022-11-28 23:02

【语音识别】动态时间规整算法（RTW）语音识别系统【含GUI Matlab源码 341期】

⛄一、动态时间规整算法（RTW）语音识别软件算法主要分为语音信号滤波去噪、预加重、分帧、端点检测、特征参数提取、模式匹配。算法的关键点和难点是特征参数提取和模式匹配。

Matlab领域·2022-11-28 14:07

推荐频道

语音信号