MFCC

深度学习项目三： 自动语音识别---采用的是WAVENet网络结构（含数据和所需源码）并讲了空洞卷积+一维卷积

自动语音识别目录自动语音识别介绍几个前导知识：了解数据集代码实现+讲解首先我们看一下WaveNet的网络结构：我大概描述一下这个网络的结构：首先输入数据，这里我们输入的是音频的mfcc特征（不懂没关系，
Shaw_Road·2020-07-11 22:01

【声纹识别】MFCC梅尔频率倒谱系数学习笔记

简要说下流程1）先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理）2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱）3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；（通过Mel频谱，将线形的自然频谱转换为体现人类听觉特性的Mel频谱）4）在Mel频谱上面进行倒谱分析（取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变
SoWhat1412·2020-07-11 16:08

语音识别——MFCC理解

要看懂这篇文章要把数字信号处理学懂在任意一个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
翟羽嚄·2020-07-11 12:32

语音基础知识-基本语音知识，声谱图，log梅普图，MFCC，deltas详解

基本语音知识：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9916352.html语音特征提取基本知识：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/10159429.html动态时间规整DTW(DynamicTimeWarping)介绍：作用：求解两个不同的时间序列的相似度方法https://blog.csdn.net/zouxy
hang__19·2020-07-11 07:34

语音信号处理（2）：文本相关的声纹识别系统（MFCC、VQ）

b.梅尔频率倒谱系数（MFCC）  
雨寒sgg·2020-07-10 04:26

语音识别的第一步MFCC特征提取代码（Python）

MFCC的python实现1.对音频信号进行分割为帧#coding=utf-8#对音频信号处理程序#张泽旺，2015-12-12#本程序主要有四个函数，它们分别是：#audio2frame:将音频转换成帧矩阵
chengtang2028·2020-07-09 14:07

基于CNN+MFCC的语音情感识别

个人博客：http://www.chenjianqu.com/原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-45.html近年来，随着信息技术的飞速发展，智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中，语音作为人机交互的最为便捷的方式之一，得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时，如何实现与人类有感情的自然交流，是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够
陈建驱·2020-07-07 23:28

wavenet_vocoder（预处理MFCC特征提取代码段分析）

从加载进来音频开始看起，前面制作路径列表就不在细述了wav=audio.load_wav(wav_path)ifhparams.rescaling:wav=wav/np.abs(wav).max()*hparams.rescaling_max首先遇到hparams.rescaling_max=0.99，即wav/wav内元素绝对值中的最大值，将使得所有元素范围在（-1,1），相当于做个归一化。if
克己|·2020-07-07 20:35

语音特征参数MFCC计算过程

语音信号为从声道输入的速度波（输入信号），与声道形状（系统）卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状（系统）的过程。声道形状（系统）也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同（它的发音就相同），它就在一定程度上相同的特征参量（频域共振峰（震荡的顶点）的包络）。过程称为倒谱分析：（频域时对信号进行取对数处理）时域：卷积性；->fft频域：乘积性-
salutsj·2020-07-06 16:00

语音识别框架

特征提取：主要算法有线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel倒谱系数（MFCC），目的是把每一帧波形变成一个
yang_daxia·2020-07-06 10:48

语音的关键声学特征（语音情感特征提取）

文章目录语音情感特征提取及其降维方法综述[^1]语音情感特征分类语音特征的提取1.基频特征2.共振峰特征3.Mel频率倒谱系数(MFCC)提
zhimahuuu·2020-07-06 04:50

新知mfcc语音识别esp8266继电器开关灯（成为一个DIYer,六）

回过头看自己的博文，傅里叶语音识别全家福，识别的重任最后落在了重音口琴的肩上，do，re，mi，fa，sol，la，xi，这是我不愿意看到的，但其他尝试都是差强人意，而口琴在音准方面比起我们的口发音实在是好多了，心知肚明，不知多少次日夜的测试啊！这点小小的成绩，真是不容易，还有电脑风扇的噪音，偶尔摩托噪音，飞机飞过噪音，广播噪音，人的噪音干扰，但口琴还真没让你失望，其实是fft，在此基础上，你押宝
ganggangwawa·2020-07-04 16:09

mfcc总结，这个mel三角滤波器分组到底是如何起作用的呢？

先看fft频谱图（这是4096字节取样fft计算，横轴频率是从0到512，后边意义不大，未取，纵轴是振幅），那些我随便画的蓝色线，你有什么联想？：再看，这绿色线，是否有一种上升后，便逐渐式微的感觉，都是三角形的，这或许也是mel当初和绝大多数人看到的：如果在振幅上加上一条限制的黑线（振幅门槛限制），黑色线以下很多频率就没有意义了，你看，有用的频率连一半（512/2=256）都占不到：振幅的大小真是
ganggangwawa·2020-07-04 16:09

新知mfcc语音识别esp8266继电器开关灯（成为一个DIYer,七）

这一节继续Hm(k)的计算,还是看代码：k=4，应该不难理解吧！上一节有解释。这是Hm（k）的程序验证。我们用Xa（k）=实部+j*虚部,代表第a帧快速傅里叶变换结果，|Xa（k）|=math.sqrt(实部^2+虚部^2),|Xa（k）|^2=实部^2+虚部^2,而mel短时（256字节）功率谱怎么表达呢？s(m)=ln∑Hm(k)*|Xa（k）|^2;m就是26组，所以这就是第a帧26组mel
ganggangwawa·2020-07-04 16:09

新知mfcc语音识别esp8266继电器开关灯（成为一个DIYer,八）

我们现在完整走一遍mfcc，假定，我们的‘开’音记录在bt4096[4096]数组之中，要搞定这个，前面博客有例子程序，我是一路走下来的，我们取样率8k/s,但我们只取4096字节，一个字节范围是0-255
ganggangwawa·2020-07-04 16:38

MFCC算法的实现过程（原理篇）

前期的博客中，已经贴出了MFCC算法的C++代码实现。本篇文章，主要讲解该算法的数学原理。声音是因为物体振动而产生的声波，是可以被人或动物的听觉器官所感知的波动现象。
沙漠之狐MSFollower·2020-07-04 06:28

语音识别MFCC系列（一）——连续信号、傅里叶变换

最好先看连续信号再看离散信号哦连续信号的请看语音识别MFCC系列（一）——连续信号、傅里叶变换离散信号的请看语音识别MFCC系列（二）——离散信号、离散傅里叶变换本文分别按顺
manmanxiaowugun·2020-07-02 11:54

基于GMM的声纹识别———Matlab实现

本项目实现需要voicebox模块，附网址：http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html1、特征提取声纹识别中常用到的特征主要有MFCC
lawsX云·2020-07-01 08:16

音频特征提取及差异

MFCC特征提取步骤：预加重->STFT->mel滤波->DCT变换->倒谱提升不同工具提取的特征会有差别，这里选用python中的librosa库分析预加重：FIR一阶高通滤波器，提升高频分量，传递函数为
373955482·2020-07-01 05:52

音频处理库—librosa的安装与使用

pypicondasource二、librosa常用功能核心音频处理函数音频处理频谱表示幅度转换时频转换特征提取绘图显示三、常用功能代码实现读取音频提取特征提取Log-MelSpectrogram特征提取MFCC
z小白·2020-06-30 20:01

【深度学习】Early fusion vs Late fusion

以声音识别为例，常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-likefeatures等，分类模型就很多了，有传统的分类模型SVM、KNN、RandomForest，还有现在比较火的深度模型DNN
z小白·2020-06-30 20:01

Kaldi 使用 DFSMN 训练语音模型

本场Chat的主要内容包括：语音识别流程简介Kaldi的部署使用如何训练基于中文的DFSMN声学模型语音特征提取MFCC算法源码解读语音识别工具对比
一尘在心·2020-06-30 13:47

声学特征（二） MFCC特征原理

基本含义MFCC是Mel-FrequencyCepstralCoefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。
xmucas·2020-06-30 03:13

Kaldi的MFCC特征提取代码分析

Kaldi的MFCC特征提取代码分析本文转载自微信公众号：433的3号同学make_mfcc.sh脚本首先看顶层脚本make_mfcc.sh，地址：https://github.com/kaldi-asr
数据堂官方账号·2020-06-29 13:29

采用LSTM方法进行语音情感分析-代码详解

目录摘要：数据集描述：模型构建结果分析结束相关链接：摘要：语音情感分析就是将音频数据通过MFCC（中文名是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients)）加载为特征向量形式
就是求关注·2020-06-29 00:20

Mel频率倒谱系数法函数使用及理论概述（MFCC）

目录MFCC简介：Python代码说明MFCC简介：Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。
就是求关注·2020-06-29 00:20

基于MFCC的语音数据特征提取概述

1.概述语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段，而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流，一直是人类追求的一个梦想。伴随着移动智能设备的普及，各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统，像AppleSiri、MicrosoftCortana、GoogleNow等语音助手的出现，使得人们在使用移动设备的同时，也能够进行语音交流，极大的方便了人们的生活。但是此类助手也存在
weixin_30338743·2020-06-27 18:06

MFCC特征提取(C语言版本)

音频分析中，MFCC参数是经典参数之一。之前对于它的计算流程和原理，大体上是比较清楚的，所以仿真的时候，都是直接调用matlab的voicebox工具或者开发的时候直接调用第三方库。
welen_flying·2020-06-27 14:05

ESC-50数据集的分析(1)

以常用的音频特征MFCC为例，首先看一下在单个音
界明城·2020-06-27 13:16

机器学习步骤——以房价预测为例

例如MFCC
象牙塔小明·2020-06-27 09:18

语音识别框架原理简述

gmm-hmm识别的基本原理以MFCC特征为例，将特征提取出来之后进行模型训练
执刀人·2020-06-27 04:08

MFCC（梅尔倒频谱系数）总结

看了很多MFCC的资料，经常过一段时间就忘了。现在总结一下其中的要点，便于今后翻看。MFCC（梅尔倒频谱系数）是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。
Elijha·2020-06-27 01:24

语音识别基本原理介绍--gmm-hmm中训练的完整版

这次我们从头开始，虽然mfcc特征大家都知道，但是为了完整性还是说下吧。希望这是最后一次写训练的过程。1.数据准备我就不说了，直接说提特征，一般来说提mfcc特征。
wbglearn·2020-06-26 22:53

Speaker Recognition: Feature Extraction

1.Short-TermSpectralFeatures常用的有MFCC,LPCC,LSF,PLP。实际应用中，如何选择哪个特征参数，重要性不如如何做好channelcompensation。
sunfoot001·2020-06-26 15:44

声学模型概述

输出概率声学模型的输入是由特征提取模块提取的特征（比如mfcc特征）。一般来说，这些特征是多维的向量，并且其取值可以是离散或连续的。
Shmily_Young·2020-06-26 09:13

语音识别-信号处理篇

我的书：淘宝购买链接当当购买链接京东购买链接连接前端和后端的语音识别（ASR）的关键是给到后端（根据特征判定词/句）系统的特征类型和特征质量，对于传统的语音识别系统常采用MFCC（mel-frequencyceptralcoefficients
shichaog·2020-06-26 09:20

Python使用mfcc的两种方式

Librosaimportlibrosafilepath="/Users/birenjianmo/Desktop/learn/librosa/mp3/in.wav"y,sr=librosa.load(filepath)mfcc
涂伟峰·2020-06-26 07:17

说话人识别/声纹识别学习路径的资料整理,从零学声纹识别

昨天帮新同事讲解了一波说话人识别的理论,并且帮他整理了资料让他学习,这个博客就是把最具有代表性的资料记录下来,前提,我假设你知道啥是MFCC,啥是VAD,啥是CMVN了.说话人识别学习路径无非就是GMM-UBM
RoadmanG·2020-06-26 05:49

语音识别中声学模型训练过程-GMM（一）

首先回顾一下：在解码过程中P(O|W)由声学模型训练得到，P(O|W)是W的似然函数，结合之前讲述的声学特征也就是说，在给定的W情况，使得当前的特征向量（MFCC）的概率最大，结合HMM的概念，也就是说在在
quheDiegooo·2020-06-26 04:30

KNN+MFCC实现方言识别

数据集有关方言的数据集寻找困难，而且水平参差不齐，于是自己制作：前往学习圣地——哔哩哔哩，寻找方言配音找到合适的配音，下载并提取音频音频剪辑，如果不想下载软件，我推荐一个在线音频剪辑工具音频直接剪辑下载的命名不方便，可以按照这个方法：CTRL+A全选，点击F2，批量重命名例如，我将文档里面的音频命名为cs-m（表示长沙方言，男性），确认后自动将名称按照cs-m+(序号)的方式命名，注意m后面有空格
MasterYi-0803·2020-06-26 03:03

Python实现BP网络并进行语音识别（三）

将音频信息安装停顿切成一个个不超过10s的小声音片段，然后对每一段音频进行MFCC特征提取，
踢飞足球·2020-06-25 15:24

Python实现BP网络并进行语音识别（四）

title:Python实现BP网络并进行语音识别（四）date:2019-06-0920:45:40tags:[python,BP,语音识别]针对BP网络模型只适合固定大小的输入，我们对音频信号的MFCC
踢飞足球·2020-06-25 15:24

语音识别-DTW算法

语音识别，声音的特征通过mfcc算出来了以后，我们进行进行跟模板对比，进行判断语音的内容了先录制“目标词”语音，计算出MFCC保存，然后通过录音录入声音，进行计算MFCC，然后跟目标词进行对比，对比使用
qq_39239990·2020-06-25 15:02

语音识别数据预处理（添加噪音）和特征提取

0前言  在做ASR和KWS实验时，必不可少的需要对语音数据预处理，提取特征（业内常见是提取为MFCC），最后再喂入模型中。
落地生根1314·2020-06-25 02:19

完整的dtw算法

首先mfcc.m如下：我就不用m文件了functionccc=mfcc(x)%归一化mel滤波器数组系数bank=melbankm(24,256,8000,0,0.5,'m');bank=full(bank
qq_461364694·2020-06-25 00:07

我对说话人识别/声纹识别的研究综述

GMM-UBM系统框架最初用的特征是声学特征MFCC，这个东西我不太熟，只知道它是从wav或者其它格式语音文件直接提出。有了特征就可以建立模型了，这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。
Orange先生·2020-06-24 17:32

基于DTW算法的语音识别原理与实现

【关键字】语音识别；端点检测；MFCC系数；DTW算法【中图分类号】TN912.34【文献标识码】A0引言自计算机诞生以来，通过语音与计算机交互一直是人类的
一步一个脚印的屌丝·2020-06-22 19:47

语音识别的技术路线学习笔记

这个过程可以通过电脑上的声卡来获取麦克风中输入的音频信号，或者直接读取电脑中已经存在的音频文件；2、音频信号特征提取——在得到音频信号之后，需要对音频信号进行预处理，然后对预处理之后的音频信号进程特征提取，MFCC
仰望星空的小狗·2020-06-22 18:59

MATLAB添加voicebox工具箱

因为做提取MFCC特征的工作，需要用到mel滤波器，在voicebox工具箱里有对应的函数，找到可一个最好用的教程，主要参考这个教程：https://blog.csdn.net/qq_39516859/
H19950929·2020-06-21 21:16

python+keras实现语音识别

市面上语音识别技术原理已经有很多很多了，然而很多程序员兄弟们想研究的时候却看的头大，一堆的什么转mfcc，然后获取音素啥的，对于非专业音频研究者或非科班出生的程序员来说，完全跟天书一样。
南方朗郎·2020-06-21 15:43
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