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

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

一.系统结构 1．基本要求 (1)话音/功率放大器增益均可调: (2)带通滤波器:通带为300Hz-3.4kHz : (3)ADC:采样频率f s＝8kHz,字长不小于8位: (4)语音存储时间≥10秒: (5)DAC:变换频率f c＝8kHz,字长不小于8位: (6)回放语音质量良好. 2．发挥部分 在保证语音质量的前提下: (1)减少系统噪声电平,增加自动音量控制功能: (2)语音存储时间增加至20秒以上: (3)提高存储器的利用率(在原有存储容量不变的前提下,提高语音存储时间): (4)把

摘要: 原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 1.首先安装 PocketSphinx 语音识别: $ sudo apt--pocketsphinx $ sudo apt-get install ros-indigo-pocketsphinx $ sudo apt-get install ros-indigo-audio-common $ sudo apt-get install libasound2 $ sudo apt--gconf(有

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

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

ROS语音工具汇总,目前先给出链接,只用过一些简单的命令. 中文语音: 参考链接:使用科大讯飞库 1 http://www.ncnynl.com/archives/201611/1069.html 2 http://blog.csdn.net/zhouge94/ pocketsphinx: 1 https://github.com/cmusphinx 2 http://cmusphinx.sourceforge.net/ julius: 1 https://github.com/julius-s

本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

高清语音也被称为宽带语音,是一种能为蜂窝网络.移动电话和无线耳机传输高清.自然语音质量的音频技术.与传统的窄带电话相比,高清语音很大程度上提高了语音质量,减少了听觉负担. 通信产业链上的所有网络和设备都需支持高清语音才能体现出该技术的优点.到2011年6月为止,18个国家运营的20种蜂窝网络,以及33家领先的手机品牌都已支持高清语音.通过部署自适应多速率宽带(AMR-WB)语音编码,GSM, WCDMA(UMTS)和LTE蜂窝网络中已经引入了高清语音.此外, 通过使用改良的子带编码(mSBC)语

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量

1 安装库文件 2修改两个地方 最简单的 # 将输入文字转化为语音信号输出 import speech while True: speech.say("请输入:") str = input("请输入:") speech.say("你输入的内容是: ") speech.say(str) 功能复杂 import speech import win32api import os import sys import time import win32co

  本文编辑:Cynthia 2017年,人工智能的消费产品落地聚焦在了智能音箱上,谷歌.亚马逊纷纷推出智能音箱产品,国内的阿里巴巴推出天猫精灵,小米推出小米AI音箱.智能音箱通过语音可以发出指令,未来可能成为智能家居的入口,通过语音控制家里的其他智能设备. 几个月前谷歌的语音识别应用推出支持个性化语音识别功能,而本周三,也就是10月11日,亚马逊的Echo音箱也具备了这项功能. 当不同的人对着音箱说话时,可以自动识别身份,提供比如个人专属的音乐播放列表.个性化购物等功能.总之,可以通过声音来识

一:LLDs特征和HSFs特征 (1)首先区分一下frame和utterance,frame就是一帧语音.utterance是一段语音,是比帧高一级的语音单位,通常指一句话,一个语音样本.utterance由多帧语音组成,通常对一个utterance做分帧来得到多帧信号. (2)LLDs(low level descriptors)LLDs指的是手工设计的一些低水平特征,一般是在一帧语音上进行的计算,是用来表示一帧语音的特征. (3)HSFs(high level statistics func

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的

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