使用librosa的对数mel谱图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

机器学习中的音频特征：理解Mel频谱图

如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。 ?...当信号在不同频率下随时间变化时，这是一种直观地表示信号响度或幅度的方法。计算频谱图时，还有一些其他细节。y轴转换为对数刻度，颜色尺寸转换为分贝（您可以将其视为振幅的对数刻度）。...仅用几行代码，我们就创建了一个频谱图。好。我们对“频谱图”部分有扎实的了解，但对“MEL”则如何。他是谁？梅尔（Mel）量表研究表明，人类不会感知线性范围的频率。...Mel谱图 mel谱图是频率转换为mel标度的谱图。使用python的librosa音频处理库它只需要几行代码就可以实现。...我们将y轴（频率）转换为对数刻度，将颜色尺寸（幅度）转换为分贝，以形成频谱图。我们将y轴（频率）映射到mel刻度上以形成mel频谱图。听起来很简单，对吧？

5.7K2 1

音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

3b 梅尔谱图作为 STFT 的替代方案，还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。这个尺度解释了我们人类感知声音音高的方式。...计算 mel 标度，以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似，主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。...MFCC 相对于梅尔谱图的优势在于特征数量相当少（即独特的水平线标度），通常约为 20。...在之前看到的谱图图中，基频(也称为f0)是图像中最低的亮水平条带。而在这个基本音之上的带状图案的重复称为谐波。为了更好地说明确切意思，下面提取基频，并在谱图中画出它们。...单独的梅尔谱图并将它们视为图像数据集使用TensorflowHub现有模型提取的高级特征，将它们与其他表格数据结合起来，并将其视为表格数据集当然，有许多不同的方法和其他方法可以为建模部分创建数据集

1.7K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

3b 梅尔谱图作为 STFT 的替代方案，还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。这个尺度解释了我们人类感知声音音高的方式。...计算 mel 标度，以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似，主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。...3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是上面梅尔频谱图的替代表示。MFCC 相对于梅尔谱图的优势在于特征数量相当少（即独特的水平线标度），通常约为 20。...正如之前看到的，有很多选择（即波形或 STFT、mel 或 mfccs 频谱图）。音频样本的长度都不同，这意味着频谱图也会有不同的长度。...单独的梅尔谱图并将它们视为图像数据集使用TensorflowHub现有模型提取的高级特征，将它们与其他表格数据结合起来，并将其视为表格数据集当然，有许多不同的方法和其他方法可以为建模部分创建数据集

1.1K4 0

使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

我们可以分辨对数尺度上相同‘距离’的频率，比如50Hz到100Hz，这感受如同400Hz到800Hz的变化。...用Librosa库，可以方便的把常规的谱数据转换为melspectrogram格式，我们需要定义有多少“点” ，并给出需要划分的最大最小频率范围。...=sample_rate, power=1.0, fmin=fmin, fmax=fmax) mel_spec_db = librosa.amplitude_to_db(mel_spec, ref=np.max...如果用图像分类音频效果这么好，你也许会问在训练过程中生成频谱图有什么好处(相对于之前的方法)。可能有这么几个原因: 生成图像的时间前例中，我们花了10分钟产生所有图像的频谱图。...但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。如何在训练过程中生成频谱？

1.8K4 0

基于对数谱图的深度学习心音分类

这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。...对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。...这些技术的缺点也很明显对现代机械、专业人员的要求高，诊断时间长。论文使用的是公共数据集，由1000个。wav格式的信号样本组成，采样频率为8 kHz。...基于离散傅里叶变换(DFT)，将心音信号的原始波形转换为对数谱图。声音信号的DFT y(k)为Eq.(1)，对数谱图s定义为Eq.(2)。...式中，N为向量x的长度，ε = 10^(- 6)是一个小偏移量。部分心音样本的波形和对数谱图如下: 深度学习模型 1、LSTM LSTM模型设计为2层直接连接，然后是3层完全连接。

2523 0

音频知识（二）--MFCCs

常说的声谱图或者频谱图是指频域分析，横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度。通常使用的librosa.display.specshow得到的如下声谱图横坐标是时间。...因为经过了stft变换，记录的短时窗口的不同频率的振幅，y轴（频率）转换为对数刻度，颜色尺寸（幅度）转换为分贝，形成频谱图。...image.png 频谱倒谱倒频谱（信号）是信号频谱取对数的傅里叶变换后的新频谱（信号），有时候会称频谱的倒频谱。...倒谱和梅尔频率倒谱的区别在于，梅尔频率倒谱的频带划分是在梅尔刻度上等距划分的，它比用于正常的对数倒频谱中的线性间隔的频带更能近似人类的听觉系统。...功率谱对语音信号的频谱取模平方，得到语音信号的谱线能量提取mel刻度计算Mel滤波器组，将功率谱通过一组Mel刻度(通常取40个滤波器，nfilt=40)的三角滤波器(triangular filters

4.3K9 1

从视频到音频：使用VIT进行音频分类

来源：Deephub Imba原文：从视频到音频：使用VIT进行音频分类就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。...传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。...02 加载数据集我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...谱图：现在我们从文件夹中加载数据集，并对图像应用转换。

1.4K2 1

从视频到音频：使用VIT进行音频分类

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...加载数据集我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。 mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...谱图: 现在我们从文件夹中加载数据集，并对图像应用转换。...因为数据集非常小(每个类只有100个样本)，这影响了模型的性能，只获得了0.71的准确率。这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

1.3K5 0

从视频到音频：使用VIT进行音频分类

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...加载数据集我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。 mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...谱图: 现在我们从文件夹中加载数据集，并对图像应用转换。...因为数据集非常小(每个类只有100个样本)，这影响了模型的性能，只获得了0.71的准确率。这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

1.1K3 0

librosa:音频和音乐分析

文章目录 librosa 安装分析步骤读取音频提取特征Log-Mel Spectrogram MFCC 绘制波形图和梅尔频谱图 librosa Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python...工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大安装 pip install librosa 分析步骤 -专业名词： - sr：采样率、hop_length：帧移、overlapping...：连续帧之间的重叠部分、n_fft：窗口大小、spectrum：频谱、spectrogram：频谱图或叫做语谱图、amplitude：振幅、mono：单声道、stereo：立体声读取音频 # 加载音频

1.3K1 0

歌声合成方法和工具总结1

音频特征提取工具包librosa 音乐信息检索（Music information retrieval，MIR）应用方向目前MIR的商业应用主要包括： 1....自动生成音乐利用数据库训练模式，让机器自主创造音乐 * [参考维基百科] librosa 核心代码【* 参考librosa官方文档*] 3.1 音频信号提取 load（path[,sr,mono,...单位的图 db_to_power(S_db[, ref])：响度的光谱图转化为db的响度图 perceptual_weighting(S, frequencies, **kwargs)：感知加权的能量光谱图...[, htk])：频率转化为梅尔谱 hz_to_octs(frequencies[, A440])：频率转化为八度音符 mel_to_hz(mels[, htk])：梅尔谱到频率转化 octs_to_hz...(octs[, A440])：八度音符到频率转化 fft_frequencies([sr, n_fft])： mel_frequencies([n_mels, fmin, fmax, htk])：梅尔谱到频率的转化

1.1K1 0

人工智能下的音频还能这样玩！！！！

特征提取绘图显示三、常用功能代码实现读取音频提取特征提取Log-Mel Spectrogram 特征提取MFCC特征绘图显示绘制声音波形绘制频谱图 --- 序言 Librosa是一个用于音频...本文主要介绍librosa的安装与使用方法。...特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...，librosa的安装和简单使用就介绍完了。...事实上，librosa远不止这些功能，关于librosa更多的使用方法还请大家参考librosa官网 http://librosa.github.io/librosa/index.html 正文结束！

1.5K3 0

librosa怎么安装_librosa保存音频

读取音频提取特征提取Log-Mel Spectrogram 特征提取MFCC特征绘图显示绘制声音波形绘制频谱图 ---- 序言 Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包...本文主要介绍librosa的安装与使用方法。...，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...提取MFCC特征 MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。...() #保证图不重叠 >>> plt.show() 输出结果为：到这里，librosa的安装和简单使用就介绍完了。

1.7K4 0

歌声合成相关的数据集

工具和库：可以使用诸如LibROSA、PyDub等音频处理库来处理和分析音频数据。...示例：使用LibROSA加载和处理音频数据下面是一个使用Python和LibROSA库加载和处理音频数据的示例： import librosa import numpy as np # 加载音频文件...audio_path = 'path/to/your/audio/file.wav' y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None) # 提取音频特征，例如梅尔频谱图...mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128) mel_spectrogram_db = librosa.power_to_db...(mel_spectrogram, ref=np.max) # 显示梅尔频谱图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 4))

2481 0

张海腾：语音识别实践教程

： 1）波形图语音的保存形式可用波形图展现，可以看作是上下摆动的数字序列，每一秒的音频用16000个电压数值表示，采样率即为16kHz。...2）采样点采样点是对波形图的放大，可以看到的更细的单位 ? 3）频谱图可以变为频谱图，颜色代表频带能量大小，语音的傅立叶变换是按帧进行，短的窗口有着高时域和低频域，长时窗口有低时域和高频域。...赛题介绍：有20种不同食物的咀嚼声音，给出对应的音频，对声音的数据进行建模，判断是哪种食物的咀嚼声音 Baseline思路：将对应的音频文件，使用librosa转化为梅尔谱作为输入的特征，用CNN对梅尔谱的特征进行建模分类预测...Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包。...).T,axis=0) # 计算梅尔频谱(mel spectrogram),并把它作为特征 feature.extend([mels]) return

2.5K3 0

全球音频领域哪家强--盘点音频领域常用的python库

关于mel的故事音频领域关于mel频谱，非常重要又非常基础，几乎人人皆知，其概念30年代便提出了，但真正产业化标准的是出自 Malcolm Slaney 大师1998年的苹果公司技术报告，librosa...现在所有的mel频谱刻度投射算法都是基于“slaney”风格，后来ETSI（欧洲电信标准协会）又定义一种简化风格，国外博客普及mel算法时，使用“ETSI”风格，一些国外个人开源的相关mel工具库基本上也是此风格...产生的mel频谱数据高低频细节、能量聚集、对比度都会有不同的差异，这种差异放大到一些业务实践中，模型的准确度和鲁棒性怎么样，就有待研究考察了，下面给出一张简单对比图。...使用这些组合产生出更多细粒度的不同特征，训练出模型准确性和鲁棒性的研究， audioFlux库提供全面基础的支持，这是相比librosa等其它库优势的地方，期待后续借用audioFlux这个梯子，产生有价值的...易用性上，librosa最方便使用，其它库易用性都差不多，essentia最不方便使用。

1.7K12 1

听音识情绪 | 程序员手把手教你搭建神经网络，更快get女朋友情绪，求生欲max！⛵

我们首先导入数据，并做一点简单的可视化和分析，这里的音频数据我们会使用 LibROSA工具库来处理和绘图（波形和频谱图）。...针对语音相关的任务（语音识别、声纹识别等），MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，Mel频率倒谱系数）是非常有效的表征特征。...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，它广泛地应用在语音各项任务中。...使用 LibROSA 包可以轻松导入音频数据并提取 MFCC 格式信息。 # 在notebook中通过pip install安装librosa包 !...这里的特征提取我们依旧使用 LibROSA 库。因为CNN模型的输入维度是固定的，我们在特征提取过程中，限制了音频长度（3 秒，大家在计算资源足的情况下可以选择更长的时间）。

6843 1

强化学习在语音识别技术的演变与部署

语音识别技术的演变传统模型与问题早期的语音识别系统主要依赖于基于概率图模型的方法，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。...使用深度学习模型，系统可以自动地学习从原始音频到文本的映射，无需手工设计的特征。...numpy as npdef preprocess_audio(audio_path, target_sr=16000, duration=4): # 读取音频文件 audio, sr = librosa.load...(audio_path, sr=target_sr, duration=duration) # 提取特征，如梅尔频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram...(y=audio, sr=sr) # 对数刻度转换 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) return log_mel_spec

6451 0

基于声音的鸟类物种检测

幸运的是这些挑战的获胜者通常会描述他们的方法，因此在查看排行榜后，获得了一些有趣的见解：几乎所有获奖的解决方案都使用卷积神经网络（CNN）或递归卷积神经网络（RCNN）基于CNN的模型与基于特征的浅层方法之间的差距仍然很大...尽管许多录音都非常吵闹，但CNN在不进行任何其他噪音消除的情况下也能很好地工作，而且许多团队都声称降噪技术无济于事数据增强技术似乎已被广泛使用，尤其是音频处理中使用的技术，例如时间或频移一些获胜的团队通过半监督学习方法...梅尔频率倒谱（MFCC）是答案。 SOUND_DIR='.....当将这两个想法联系起来时，得到一个改进的频谱图（梅尔频率倒谱），该频谱图忽略了人类听不到的声音并绘制了最重要的部分。从中创建频谱图的音频长度越长，在图像上获得的信息越多，但模型变得越适合。...库数据生成器负责所有光谱图的数据扩充和规范化。

2.5K3 0

基于声音信号的工业设备异常检测

首先使用机器在正常状态下运行的声音信号来训练构建的自编码器模型。然后将使用训练好的模型在错误阈值的帮助下执行异常检测。因为我们这里使用声音数据集，所以需要从原始声音信号中提取特征作。...声音的特征提起一般会使用梅尔频谱图。这里使用librosa包完成了如下所示的操作。...spectrogram: mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram( y=signal, sr=sr...= librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max) # Generate an array of vectors as features...使用训练后的模型重建正常和异常声音对应的rmse损失使用下图中的直方图来描述。从图中可以明显看出，正常声音的rmse低于异常声音。

5613 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭