最近学习音乐自动标注的过程中,看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容.此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅. 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 在任意一个Automatic speech recognition

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

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

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

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

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

如果一个实验制备了 4 种不同条件下的样品,并分别测得了它们的 XRD 衍射谱图,那么在数据处理中如何用 Origin 软件得到一张多谱图对比的图呢? 样品间的谱图对比 如果只是谱图样品间对比(以 4 个样品为例),只需要: 添加 1 个 X 轴,添加 4 个 Y 轴,然后导入相应的数据: 然后对后 3 个 Y 进行偏移处理. 选中某列,右键选择Set Column Values,其中 col(A) + 5000是自己输入的,上面有个 col(A) = ,col(A) 代表的是当前这一列.就是代

在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异.比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少. 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白也有不同的二级色谱数,所以算法目的是减少噪音. 方法二是针对一级色谱的离子流色谱峰XIC,即每个肽段的离子流色谱峰,可以取同一个肽段不同时间点上的信号强度,连接成峰,通过求该曲线的曲线下面积获取曲线信

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

在hihoCoder上遇到一个算法题目,描述如下: 对图结构有了解的不难发现,这是经典的求图的最短路径问题.以下是python代码: def findMin(row): minL = max(row) for i in row: if i != -1 and minL > i: minL = i return minL def initRow(row, plus): r = [] for i in row: if i != -1: i += plus r.append(i) return r d

一.python gui(图形化)模块介绍: Tkinter :是python最简单的图形化模块,总共只有14种组建 Pyqt     :是python最复杂也是使用最广泛的图形化 Wx       :是python当中居中的一个图形化,学习结构很清晰 Pywin   :是python windows 下的模块,摄像头控制(opencv),常用于外挂制作 二.wx模块的安装: C:\Users\Administrator> pip install wxpython 三.图形化介绍 …… 四.wx

matplotlib是python中常用的数据图形化工具,用法跟matlab有点相似.调用简单,功能强大.在Windows下可以通过命令行 pip install matplotlib 来进行安装. 以下为一些基础使用的例子: 1.绘制直线 先通过numpy生成在直线 y = 5 * x + 5 上的一组数据,然后将其绘制在图表上 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot x = np.linspace(1, 10, 10) y =

1. 工具选择 了解了基本python,rodeo,anaconda套件这三种工具. (1)基本python,下载安装python的最新版(目前是python3.7).注意要使用安装版.安装好后,一般系统路径会加入python的安装目录和其下的scripts.scripts里包含pip. 安装完成后,可以在cmd命令行里键入python进入python界面,也可以打开自带的python界面.在这里面就可以进行python代码编写和运行了. 如果要安装包,需要打开cmd命令行,使用pip inst

图的度数分布 import collections import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.gnp_random_graph(100, 0.02) degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True) # degree sequence # print "Degree sequence", degree_sequence de

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline 首先读入这次需要使用的图像 img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.axis("off") plt.show() 使用numpy带的fft库完成从频率域到空间域的转换. f = np.fft.fft2

meizitu-spider python通用爬虫-绕过防盗链爬取妹子图 这是一只小巧方便,强大的爬虫,由python编写 所需的库有 requests BeautifulSoup os lxml 伪装成chrome浏览器,并加上referer请求头访问服务器不会被拒绝. 完整项目放在GitHub:https://github.com/Ymy214/meizitu-spider 具体实现思路: 分析网页源代码结构 找到合适的入口 循环爬取并去重加到循环队列 基本上实现了爬取所有图片 代码思路/程