#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy import scipy.io.wavfile from matplotlib import pyplot as plt from scipy.fftpack import dct sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav') print(sample_rate,len(signal)) #读取前3.5s 的数据 signal=

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

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

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

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~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分.目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种. 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声

概要 pyaudio有这么几个功能: - 提取特征 - 训练并且使用分类器 - 语音分割功能 - 内容关系可视化 python实现,好处有这么几个 - 适合做计算分析类型操作(编码少,效率不低) - 免费 - 不需要很复杂的搭环境 - 大量的第三方库可以使用 具体功能 特征提取(feature extraction):关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification):监督学习,需要用已有的训练集来进行训练.交叉验证也实现了,进行参数优化使用.分类器可以保存在文件中以后使用.

为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的

——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

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Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now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一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤

作者:桂. 时间:2017-05-04  18:31:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取,最近在看音频特征提取的内容,用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis,该工具包的说明文档可以点击这里下载,对应的github链接点击这里. 一.常用工具包简

基于Python的卷积神经网络和特征提取 用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中: Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测和混淆矩阵 过滤器的可视化 Theano层的功能和特征提取 作者:Christian S.Peron 译者:刘帝伟 摘要:本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用如SVM.Logistic

# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

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

CountVectorize 来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 常用数据输入形式为:列表,列表元素为代表文章的字符串,一个字符串代表一篇文章,字符串是已经分割好的 CountVectorizer同样适用于中文 参数表 作用 stop_words 停用词表:自定义停用词表 token_p

这里使用的是python 3.5 .opencv_python-3.4.0+contrib,特征提取的代码如下: import cv2 img = cv2.imread("feature.jpg") img = cv2.resize(img,(136 * 3,76 * 3)) cv2.imshow("original",img) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) #使用SIFT sift = cv2.xfeatu

Hog特征+SVM常用来做行人检测. opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码. 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: from skimage.feature import hog from skimage import io im = io.imread('./timg.jpg',as_grey=True) normalised_blocks, hog_image = hog

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

1. TF-IDF概述 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级.除了TF-IDF以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于连结