一 概念概述: 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC).根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度.从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大.两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

学习SVD奇异值分解的网上资料汇总: 1. 关于svd的一篇概念文,这篇文章也是后续几篇文章的鼻祖~ http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 2.关于SVD物理意义分析比较透彻的文章 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 3.关于SVD的介绍性文章,用 一个简单的例子说明了SVD分解的原始过程 http://

最好的解释:https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-the-KKT-conditions# 作者:卢健龙链接:https://www.zhihu.com/question/38586401/answer/105273125来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 拉格朗日乘数法(Lagrange multiplier)有很直观的几何意义.举个2维的例子来说明:假设有自变量x和y,给定

文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_640029b301010xkv.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了.这就是很多信号分析采用FFT变换的原因.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT

1. 物理(几何)意义 detA=output areainput area 首选,矩阵代表的是线性变换(linear transformation).上式说明一个矩阵的行列式(detA)几何意义上,代表着,变换后的输出区域的面积与变换前的输入区域的面积之比. 考虑一个二维的平面直角坐标系,经过线性变换 A=[2001],会将原始的坐标系在 x 轴方向上拉伸两倍,也即 detA=2,输出区域的面积是输入区域面积的 2 倍. 2. 性质 行列式最重要的性质在于: det(AB)==(detA)⋅(

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.最近想整理一个纯C语言版本的MFCC函数,发现第三方开源的一部分是C++的,有些纯C的开源代码是针对语音固定了某些参数,不太灵活.干脆自己动手写一下,发现matlab写习惯了,都弱化了写C的思维,磕磕碰碰弄了2天,初版总算是完成了. 计算的大体流程:预加重->分帧->加窗->FFT->能量->Me

当我们谈到两个物理概念是等效的,这意味着: 1.它们拥有同样的属性.例如质量和能量都可以弯曲空间. 2.它们可以在设计实验中无法区分彼此.例如恒星系统中行星的质量与恒星的引力. 3.它们可以互相转化.例如爱因斯坦场方程.两边分别是空间与能量(现在我们已知空间和时间,能量和质量等效,并且等效是传递的),再考虑到普朗克定律:能量是非连续,一份一份的,每份量级是普朗克常数h(10的负34次方量级),可以得到: 能量和质量可以转化成空间和时间,并且空间和时间也是一份一份离散的.每份单位是普朗克常数量级.

vc约等于可调节参数的个数 来自为知笔记(Wiz)

答: var mutex: semaphore:=1; begin cobegin process i : begin   // i = 1,2,……,n repeat P(mutex); 对公共变量Q的访问; V(mutex); reminder section until false; end coend 信号量mutex的取值范围为mutex.value∈[1,-(n-1)] 1.  值为1时表示没有进程访问公共变量 2.  值为2时表示有一个进程正在访问公共变量 3.  值为3时表示有一

一.人工智能 从LeNex手写数字识别,AlexNet图像识别,到无人驾驶汽车,再到Alpha Go.Alpha Go Zero的横空出世,人工智能无疑已经成为了当下科技的大热.那么什么是人工智能呢?直白点,人工智能就是让机器拥有人的智能.科学家们为了让机器拥有智能,从人是如何识别.思考.解决问题的角度出发,为机器量身订做了一套方案. 神经网络就是一个最好的例子:早期,科学家们从鸟儿的翅膀发明了飞机,现在,科学家们从人是如何思考的,大脑是如何运作的出发,进而发明了神经网络.下面我们要引出本篇博客

大多数文章和博客介绍都是MFCC的算法流程,物理意义,这里仅仅从数据分布可视化的角度,清晰 观察MFCC特征在空间中的分布情况,加深理解. MFCC处理流程: MFCC参数的提取包括以下几个步骤: 1.预滤波:CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器. 2.A/D变换:8kHz的采样频率,12bit的线性量化精度. 3.预加重:通过一个一阶有限激励响应高通滤波器,使信号的频谱变得平坦,不易受到有限字长效应的影响. 4.分帧:根据语音的短时平稳特性,语音可以以帧为单位进行处理,实验中

过年放了七天假,每年第一件事就是立一个flag——希望今年除了能够将技术学扎实之外,还希望能够将所学能够用来造福社会,好像flag立得有点大了.没关系,套用一句电影台词为自己开脱一下——人没有梦想,和咸鱼有什么区别.闲话至此,进入今天主题:Transformer.谷歌于2017年提出Transformer网络架构,此网络一经推出就引爆学术界.目前,在NLP领域,Transformer模型被认为是比CNN,RNN都要更强的特征提取器. Transformer算法简介 Transformer引入了s

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

转移前将原来的文件备份一下   将 tempdb 从其在磁盘上的当前位置移动到其他磁盘位置.由于每次启动 MSSQLSERVER 服务时都会重新创建 tempdb,因此不需要从物理意义上移动数据和日志文件.   1 确定 tempdb 数据库的逻辑文件名称以及在磁盘上的当前位置. SELECT name, physical_name FROM sys.master_files WHERE database_id = DB_ID('tempdb'); GO   2 使用 ALTER DATABAS

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

表类型 对比Oracle支持的各种表类型,InnoDB存储引擎表更像是Oracle中的索引组织表(index organized table).在InnoDB存储引擎表中,每张表都有个主键,如果在创建表时没有显式地定义主键(Primary Key),则InnoDB存储引擎会按如下方式选择或创建主键. 首先表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 不符合上述条件,InnoDB存储引擎自动创建一个6个字节大小的指针. 逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻

之前的position based dynamic 总给人一种野路子的感觉,没有物理意义,没有对应的物理模型一切基于几何的方法. 感觉就是犀稀里哗啦将一堆堆约束按梯度方向迭代解算. 最新muller的论文终于给了PBD一个真正的名分 http://matthias-mueller-fischer.ch/publications/XPBD.pdf 论文根据约束产生的能量导出了力学方程组,并且使用implicit Eular方式导出了位置和约束力的非线性方程组. 原来的PBD正是解这个非线性方程组的

一,传统语音识别体系结构 二,MFCC特征提取 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数.梅尔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.梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征.主要用于语音数据特征提取和降低运算维度.例如:对于一帧有512维(采样点)数据,经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的.MFCC一般会经过这么几个步骤:预加重,分帧