Spectrogram

使用Matlab绘制语音信号的语谱图

本文绘制语音信号的语谱图主要使用了spectrogram函数，spectrogram是一个MATLAB函数，使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。
星星都亮了·2020-08-04 17:59

基于python手动画出spectrogram(语谱图)

Spectrogram是基于STFT变换得到的，非常有助于分析信号的时频特性，在语音信号处理中常被称为"语谱图"。
好小的风·2020-08-04 16:18

现代语音信号处理之语谱图（spectrogram）

语谱图就是语音频谱图，一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图，因此只要有足够时间长度的时域信号就可。（时间长度为保证频率分辨率）专业点讲，那是频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。可是为什么采用二维平面来表示三维信息呢？这个是有历史
James_Bobo·2020-08-04 11:32

Python读取麦克风保存成文件并进行FFT

当时用Spectrogram16这款软件达到了演示的目的。想继续往下做，应该要参考这篇文。
qq_27158179·2020-08-04 11:30

Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法

  在Matlab中，做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram，而在Matlab2019中，引入了一个新的函数stft，下面我们就来看下这两个函数都如何使用。  
猫叔Rex·2020-07-30 06:23

spectrogram函数做短时傅里叶变换

语法：[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)说明：当使用时无输出参数
Cynthia小阁·2020-07-30 06:30

matlab时频分析之短时傅里叶变换 spectrogram

matlab时频分析之短时傅里叶变换spectrogram短时傅里叶变换常用于缓慢时变信号的频谱分析，可以观察沿时间变化的频谱信号。
hyhhyh21·2020-07-30 04:43

解析MATLAB短时傅里叶变换函数spectrogram()

如何理解spectrogram()函数的输入输出参数？
hi强森·2020-07-30 04:34

MATLAB 短时傅里叶变换函数运用 - spectrogram

函数格式：[s,f,t,p]=spectrogram(y,window,noverlap,nfft,fs);输入参数：x：输入的信号向量window：窗口长度该函数默认使用海明窗noverlap：各段之间重叠的采样点数即两窗口相重叠的部分
ddd...e_bug·2020-07-30 02:49

Spectrogram 函数做短时傅里叶分析

正好要用到，mark学习之。原文出自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dwfw.htmlspectrogram函数做短时傅里叶分析(2011-11-1715:52:23)转载▼标签：短时傅里叶变换窗函数离散傅里叶变换采样频率小波分析分类：学科知识之前以为时频分析的函数都在时频分析工具箱里，而matlab已经不自带这个工具箱了，使用需要另行下载，
maxiaoyun2012·2020-07-29 21:16

spectrogram函数做短时傅里叶分析

blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dvwr.html今天偶人发现原来matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数，老版本的matlab是specgram函数，新的改成了spectrogram
Alec-Wong·2020-07-29 13:50

kaggle中zillow比赛中模型融合的方法及其代码

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
weixin_34355715·2020-07-28 19:58

语音信号处理（四）：生成语音信号的语谱图

关于语谱图的简单介绍可以参考这篇文章现代语音信号处理之语谱图（spectrogram）下面对aidst这四个语音进行语谱图绘制绘制代码如下mkdir('***');%新建存放语谱图的文件夹file='*
简一cce·2020-07-13 12:28

[语音处理] 声谱图（spectrogram）FBank（Mel_spectrogram）MFCC(Mel倒谱)到底用哪个作为NN输入？

一般来说一段音频先是经过傅里叶变换得到spec，然后经过三角滤波得到mel_spec,最后通过倒谱得到mfcc，这个过程中feature的维度在不断降低，这就意味着可能会存在信息上的损失。那么在nn中到底该选哪个作为输入呢？DNN做声学模型时，一般用fbank，不用mfcc，因为fbank信息更多(mfcc是由melfbank有损变换得到的）。mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GMM假
ASR_THU·2020-07-12 20:45

有关声音信号的那么点知识

有关声音信号的那么点知识前言音频的属性讲解1.Spectrogram2.参考来源前言好像这本书解释很详细,但我并没有系统上过这门课程,所以自己做一些笔记.音频的属性讲解音频:指人耳可以听到的声音频率在20HZ
等待戈多。·2020-07-11 21:52

声谱图，梅尔谱图

声谱图(spectrogram)声音信号是一维信号，直观上只能看到时域信息，不能看到频域信息。通过傅里叶变换(FT)可以变换到频域，但是丢失了时域信息，无法看到时频关系。
lvziye00lvziye·2020-07-11 12:07

数字信号处理公式变程序（一）——DFT、FFT

陆续会更新，包括FFT、巴特沃斯滤波器（高低带通、高低带阻）、数据差值（线性、sinc、三次样条*）、数据压缩（等距、平均、峰值检测）和模仿matlab的STFT功能（spectrogram函数三维绘图
没事多学点·2020-07-10 02:24

【Music 系列：一】Deep Learning Techniques for Music Generation

DeepLearningTechniquesforMusicGenerationPerformanceRNNMusicVAEWavenetAbstract五个维度分析：ObjectmelodypolyphonyaccompanimentcounterpointRepresentationwaveform,spectrogram
鹿鹿最可爱·2020-07-07 21:30

数字信号处理公式变程序（四）——巴特沃斯滤波器（上）

OC），一直没来得及整理，现在整理一下，包括FFT、巴特沃斯滤波器（高通、低通、带通、带阻）、数据差值（线性、sinc、三次样条*）、数据压缩（等距、平均、峰值检测）和模仿matlab的STFT功能（spectrogram
没事多学点·2020-07-05 11:07

【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

Matlab画时域和频谱图

data=audioread("filename.wav")/wavread();plot(data)spectrogram(data,8192,7168,8192,44100,'yaxis')[S,F
这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:55

matlab和matplot绘图对比

matlab:spectrogram(d3,1024,900,1024,25000,'yaxis');python:fs=25000nfft=1024overlap=900cmap=plt.get_cmap
varding·2020-06-27 11:50

matlab声音信号调制-3种方法（附matlab代码）

48000;fc=18000;t=0:1/fs:10;signal=cos(2*pi*fc*t);[mr]=plot_fft(signal,fs,'r');figure[S,F,T,P,FC,TC]=spectrogram
夏天707·2020-06-25 01:05

声音(音乐)分类综述

2.1Spectrogram：声音信号是一维时域信号。通过傅里叶变换，到频域上可以看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。
linxid·2020-06-24 05:24

librosa 音频处理库

hop_length步幅;帧移对应卷积中的stride;连续帧分割长度overlapping连续两帧的重叠部分n_fft窗口大小；n_fft=hop_length+overlappingspectrum光谱，频谱spectrogram
梁新彦·2020-03-27 06:37

语谱图(Spectrogram)

颜色显示在离散坐标（时间，频率）振幅的实值References:https://pnsn.org/spectrograms/what-is-a-spectrogram
FlyingPenguin·2020-03-16 17:15

基于声纹识别的语音分离 VOICE FILTER: TARGETED VOICE SEPARATION （BY SPEAKER-CONDITIONED SPECTROGRAM MASKING）

原文连接:https://arxiv.org/pdf/1810.04826.pdf结果连接:https://google.github.io/speaker-id/publications/VoiceFilter摘要在这篇文章中，我们提出了一个通过参考音频实现音频分离的系统。我们通过两个独立的网络来实现这个目的。（1）声纹识别网络用于生成离散的发音者特征。（2）谱掩码网络：通过输入说话者特征和噪声
静夜寒风·2019-12-20 15:10

速度提高38倍！准确率秒杀谷歌，微软/浙大推出语音合成新模型

智东西12月12日消息，微软和浙江大学研究人员近日在NeurIPS2019会议上介绍了文本语音转换模型FastSpeech，该模型可以大幅提升文本语音转换过程中梅尔频谱（mel-spectrogram）
智东西·2019-12-12 00:00

matlab---spectrogram短时傅里叶变换与chrip信号

文章目录0、背景1、chrip信号1、matlab帮助文档对chirp的解释2、非线性调频1、高斯包络的调频信号2、spectrogram利用surf根据spectrogram的返回参数值绘制三维0、背景本来这一节其实可以放在
ciscomonkey·2019-05-09 10:17

spectrogram函数

中文名称：波谱图;频谱图;光谱图;外文名称：spectrogram功能：short-timeFouriertransform来源：M
LYLYC_3·2019-04-02 12:21

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

STFT和声谱图（Spectrogram）声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。如果通过傅里叶变换把它
星月川水·2019-02-20 18:41

kaggle中zillow比赛中模型融合的方法及其代码

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
necther·2018-08-09 15:33

时频分析：短时傅里叶变换实现（1）

Matlabspectrogram函数谱图函数使用短时傅里叶变换1语法>s=spectrogram
Big_quant·2018-06-05 09:09

scipy.signal.spectrogram

参考官方文档https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.spectrogram.htmlscipy.signal.spectrogram
竹风94·2018-05-23 11:34

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

STFT和声谱图（Spectrogram）声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。如果通过傅里叶变换把它
sc一号·2017-03-01 20:54

基于MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析

1、短时傅里叶变换首先，在matlab中，短时傅里叶变换的分析函数为spectrogram，其使用情况如下：语法：[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,nover
gent__chen·2016-12-04 18:34

文献阅读（5）

WiFi设备捕获人体的步态特征，从而进行人体识别面临的挑战：如何利用CSI动态描述人体的步态特征（profile）；如何从谱图中提取最能表现人体运动的特征；解决方案：将时域CSI波形变换到时频域的谱图（spectrogram
dfcaihg·2016-10-13 07:10

Daily Scrum M2 11-8

today's task tomorrow's task Junyuan Xie     Yishi Xing Adjust the ruler to the spectrogram
·2015-11-01 11:41

Daily Scrum M2 11-16

output of the subtitle to front-end  output of the subtitle to front-end Yishi Xing Make the spectrogram
·2015-10-31 11:15

Shazam 是如何听音辨曲的？

1          数据库的建立：1.1           特征提取：对每个音频提取spectrogram，横轴为时间，纵轴为频率，用每个坐标上点的颜色来表示能量高低，选取能量较高的作为特征点。
ab6326795·2013-11-18 13:00
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