audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
文章目录 python_speech_features 滤波器与MFCC 梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。 将信号分成短帧。 假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency 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，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform, sample_rate = torchaudio.load(filename) print("Shape of waveform: {}".format(waveform.size())) pri
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
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。
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式 （1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel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。Mel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。
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。
上一篇介绍了MFCCs提取的原理和流程，本文介绍使用python实现MFCCs。 回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换，得到mel频谱倒谱 下面直接上每一步的代码，主要过程在代码中均有详细注释： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021-05-10 15:41 # @Author : import numpy as np import scipy from scip
在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
前言：在很多音乐网站上都存在着音乐推荐这种功能，音乐文件的推荐列表可以使用专 门的推荐算法来产生，也可以使用音乐本身的标签来进行推荐；一般常规的音乐 所属标签标注是由工作人员进行的，所以在这个过程中，就会存在音乐标签和音 乐类型不匹配的情况，也就有可能最终导致推荐的效果不好的问题存在。所以说 保证音乐标签的准确性是一个保证推荐系统效果的前提。 音乐便签分类 可以根据音乐的声音特性进行音乐类型的判断，从而可以得到音乐 的标签值。 音乐有频率，每个频率段里面包含很多个振幅，这些就是音乐本质的数据（可以从
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
声音分类可能是一项艰巨的任务，尤其是当声音样本的变化很小而人耳无法察觉时。机器的使用以及最近的机器学习模型已被证明是解决声音分类问题的有效方法。这些应用程序可以帮助改善诊断，并已成为心脏病学和肺病学等领域的研究主题。卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型（https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029）显示出仅凭咳嗽声就可识别COVID-19患者的一些令人鼓舞的结果。综观这些参考资料，这项任务可能看起来颇具挑战性，就像只有顶尖研究人员才能完成的任务一样。在本文中，我们将讨论如何使用Wolfram语言中的机器学习和音频功能获得这非常有希望的结果。
论文名称：Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching
随着自然语言处理技术的飞速发展，语音识别作为一种重要的交互方式日益普及。本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心，深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例，帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
背景：在当今社会，随着科技的发展，人们对音乐的需求也在不断增加。而哼歌识曲作为一种便捷的音乐识别方式，受到了越来越多人的喜爱。本文将为您揭秘哼歌识曲背后的原理，以及音乐识别技术的发展历程和应用。
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。
在单细胞转录组中，比较经典的分析内容：单细胞拟时序分析（轨迹分析），主要为了对复杂的细胞亚群进行异质研究，主要应用于干细胞及其后代，来绘制从多种祖细胞到完全分化细胞的进展情况。目前已经有了多种方法进行研究，今天主要介绍的Slingshot分析软件。
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。
---- 新智元报道 来源：Reddit 编辑：好困 【新智元导读】除了在顶会或者期刊上发表过的，一般人基本都会把自己的毕业论文「雪藏」起来。然而，有这么一位研究生不仅把自己的论文发了出来，还表示自己用1080Ti训练的比SOTA模型更厉害。 大厂用成千上万张显卡训练的SOTA模型已经看腻了？这次我们来看看「小作坊」训练的模型如何。 慕尼黑大学的研究生做了一个Deep Fake模型，只用了300万个参数和一个1080Ti，搞定！堪比SOTA！ 虽然作者是这么说的，但是从他发布的成果上来
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab
安妮 编译自 Github 量子位出品 | 公众号 QbitAI 说话人确认（Speaker Verification）是一种以语言特性确认说话人身份的技术。 近日，西弗吉尼亚大学的博士生Amirsi
通常，语音识别的深度学习方法依靠强大的远程服务器进行大量处理。但是，滑铁卢大学和创业公司DarwinAI的研究人员声称已经开创了一种设计语音识别网络的策略，该策略不仅能够达到最先进的精度，而且能够生成足够强大的模型，以便在低端智能手机上运行。
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft def mel(f): return 2595. * numpy.log10(1. + f / 700.) def melinv(m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
内容概要：米兰大学计算机系的研究团队，试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来，他们还真的成功了。
春节将近，核酸检测成了回家过年的必备品，此时有多少人为了等待一根棉签，在手机上疯狂的点击预约按钮，如果这个时候有人告诉你，有一种新的检测方式，能够对新冠肺炎进行检查与筛选，你会使用吗~；近来，MIT部分研究学者利用深度学习相关的技术手段，对咳嗽的声音进行特征分析，准确的识别出人们是否感染新冠病毒，其准确率高达98.5%，相关的技术有望直接集成到手机app端口，大大简化核酸检测的流程，具体内容如下所示：
Family Tree Maker 2019 是一款家谱制作软件，它可以帮助用户轻松地创建、管理和分享自己的家族谱系。该软件拥有丰富的功能，可以帮助用户记录家族历史、管理家族成员、创建家谱报告等。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中无监督算法，包括层次和密度聚类等。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说因子分析过程_怎么得出公因子stata,希望能够帮助大家进步!!!
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。
HEVC算法旨在对视频帧进行块处理，以消除视频数据中的空间或时间冗余，本质上是通过对被编码块中的样本值进行预测来消除冗余。帧内预测主要进行空间处理，涉及从相邻块的像素值中预测当前块内的像素值，帧间预测通过使用先前编码帧的图像区域进行预测来消除时间冗余。残差信号，即编码图像与预测图像之间的差值，经过离散二维傅立叶变换（DFT），得到的频谱系数按级别进行量化。在最终编码阶段，量化后的频谱系数值序列与相关的预测、频谱变换和量化信息一起进行熵编码。编码器中的空间和时间预测使用解码图像进行，这确保了编码器和解码器之间的预测结果相同。解码过程包括对频谱系数进行反量化和进行逆离散傅立叶变换（IDFT），恢复的差异信号被加到预测结果中。
一、前言 6月27日，美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是：英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
第一个被广泛接受的视频压缩标准MPEG-2于1996年被采纳，随后数字卫星电视得到了快速发展。下一个标准是MPEG-4 part 10（H.264/AVC），它提供了两倍的视频数据压缩率。它于2003年被采纳，导致了DVB-T/ C systems、互联网电视的发展以及各种视频共享和视频通信服务的出现。从2010年到2013年，联合视频编码联合协作小组（JCT-VC）积极致力于创建下一个视频压缩标准，开发者称之为高效视频编码（HEVC）；它实现了数字视频数据压缩率的两倍增长。这一标准于2013年获得批准。同年，由谷歌开发的VP9标准被采纳，据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。
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