1.语音信号处理之时域分析-音高追踪及其Python实现 2.语音信号处理之时域分析-音高及其Python实现 参考: 1.NumPy

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库,本文参考的是librosa的官方文档,本文主要总结了一些重要,对我来说非常常用的功能.学会librosa后再也不用用python去实现那些复杂的算法了,只需要一句语句就能轻松实现. 先总结一下本文中常用的专业名词:sr:采样率.hop_length:帧移.overlapping:连续帧之间的重叠部分.n_fft:窗口大小.spectrum:频谱.spectrogram:频谱图或叫做语谱图.amplitude:振幅.mono:单声道

语音信号处理之(三)矢量量化(Vector Quantization) zouxy09@qq.com 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.呵呵,平时没怎么听课,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点,也和大家分享下.下面总结的是第三个知识点:VQ.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. 矢量量化(VQ,Vector Quantization)是一种极

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文: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.呵呵,平时没怎么听课,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点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.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. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita

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.呵呵,平时没怎么听课,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点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.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. Dynamic Time Warping(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

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 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.呵呵,平时没怎么听课,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点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.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. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakur

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com 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.呵呵,平时没怎么听课,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点,也和大家分享下.下面总结的是第四个知识点:MFCC.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. 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步

用C语音编写python的扩展模块,也就是python调c库   1.用C语言扩展Python的功能: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pythc/ 2.用C语言编写Python扩展模块: http://hi.baidu.com/jinmu190/blog/item/c5475846eee39c056a63e5f1.html 3.怎样编写python脚本的C扩展模块 http://blog.csdn.net/dengxu11/articl

信噪比(SNR) 有用信号功率与噪声功率的比(此处功率为平均功率),也等于幅度比的平方 $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s^2(n)}{\sum_{n=0}^{N-1}d^2(n)}=10*\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=20*log_{10}(\frac{A_{signal}}{A_{noise}})$$ $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s

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) zouxy09@qq.com 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点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.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. 在任意一个Aut

一.图形界面设计 1.新建GUI界面 2.新建空白页 3.命名为"yydsp",打开界面 4.拖放控件 5.按预定功能修改界面 6.填写Callback函数 未填写前的代码: function varargout = yydsp(varargin) % YYDSP MATLAB code for yydsp.fig % YYDSP, by itself, creates a new YYDSP or raises the existing % singleton*. % % H = Y

note it is not for arm pyaudio <= 3.6 version porcupine 3.5 3.6 not 3.7 code import struct import pyaudio import pvporcupine #porcupine = pvporcupine.create(keywords=['porcupine', 'ok google', "picovoice", "blueberry"]) porcupine =

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原理 短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶频谱. 短时傅里叶变换通常的数学定义如下: 其中, DTFT (Decrete Time Fourier Transform) 为离散时间傅里叶变换.  其数学公

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