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...specshow(data[, x_coords, y_coords, x_axis, …])：显示光谱图 waveplot(y[, sr, max_points, x_axis, …])：振幅包络的波形图...3.10 光谱图分解 WaveNet vocoder 1. github地址 2.博客：https://r9y9.github.io/wavenet_vocoder/
，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。...算法除提供标准的mel/bark/erb等频谱外，还支持mel这些刻度类型的复数谱，同时支持mel等刻度频谱的重排。...频谱图按值的类型abs、平方、log等非线性运算称为幅值谱、功率谱、对数谱/dB谱，深度学习中一般使用对数谱多一些。...解卷积 在数学中，解卷积是卷积的逆运算，可以做为信号分解的一种算法，针对频谱而言，分解后的两个数据可以表示为formant（共振峰）频谱图和pitch频谱图，相比mfcc而言，formant是一种更为通识的发音物理结构特征...下面是针对吉他880hz音频的mel频谱图的解卷积效果图。 图片 可以看到吉他共振峰部分（音色）和音高部分明显的分离效果。
本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。...图像是二维数据(其中包含RGBA等4个通道), 而音频文件通常是一维的 (可能包含2个维度的通道，单声道和立体声)。本文只关注单声道的音频文件。...常规图像变换诸如(rotating, flipping, cropping等) 在谱分类算法中可能不怎么用得上。但是我们可以处理基于时域的音频文件，然后再转换为频谱，最后进行分类。...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？...这样就可以进行快速试验，可以微调频谱的参数，同时也可以对谱计算进行各种增强。 未来的工作 现在的方法已经可以通过不落地的方法直接生成不同谱的表示，我对如何通过数据增强改进原始音频文件非常感兴趣。
1、波形 - 信号的时域表示 之前称它为时间序列数据，但现在我们称它为波形？ 当只看这个音频文件的一小部分时，这一点变得更加清晰。下图显示了与上面相同的内容，但这次只有 62.5 毫秒。...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。...当降低 C 的值时，有些会出现更快的“下降”，而另一些则显示训练和测试（这里实际上是验证）分数之间的差距更大，尤其是当我们不使用 PCA 时。
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。 ?...我们捕获的是信号的波形，可以使用计算机软件对其进行解释，修改和分析。...这是可能的，因为每个信号都可以分解为一组正弦波和余弦波，它们加起来等于原始信号。这是一个著名的定理，称为傅立叶定理。 快速傅立叶变换（FFT）是一种可以有效计算傅立叶变换的算法。它广泛用于信号处理。...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。
波形 - 信号的时域表示 之前称它为时间序列数据，但现在我们称它为波形？ 当只看这个音频文件的一小部分时，这一点变得更加清晰。下图显示了与上面相同的内容，但这次只有 62.5 毫秒。...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。...提取的 f0 特征似乎与性别目标有相当强的关系，而年龄似乎与任何其他的特征都没有太大的相关性。 3. 频谱图特征 目前还没有查看实际录音。...当降低 C 的值时，有些会出现更快的“下降”，而另一些则显示训练和测试（这里实际上是验证）分数之间的差距更大，尤其是当我们不使用 PCA 时。
梅尔（Mel）频率分析 对于人类听觉感知的实验表明，人类听觉的感知只聚焦在某些特定的区域，而不是整个频谱包络，而Mel频率分析就是基于人类听觉感知实验的。...实验观测发现人耳就像一个滤波器组一样，它只关注某些特定的频率分量（人的听觉对频率是有选择性的）。也就说，它只让某些频率的信号通过，而压根就直接无视它不想感知的某些频率信号。...倒谱分析 对于一个语音的频谱图，峰值表示语音的主要频率成分，也称为共振峰，而共振峰携带了声音的辨识属性，在语音识别中，我们需要把共振峰的位置和它们转变的过程提取出来，这个变化的过程是一条连接这些共振峰点的平滑曲线...倒谱（cepstrum）是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱。倒谱分析可用于将信号分解，两个信号的卷积转化为两个信号的相加。 ?...通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。
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。...倒谱分析 对于一个语音的频谱图，峰值就表示语音的主要频率成分，我们把这些峰值称为共振峰（formants），而共振峰就是携带了声音的辨识属性（就是个人身份证一样）。所以它特别重要。...倒谱（cepstrum）是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱。倒谱分析可用于将信号分解，两个信号的卷积转化为两个信号的相加。...梅尔频率倒谱系数MFCC 通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。...) 检验是否设置成功，在命令行上输入 which activlev.m，看一下是否显示正确的路径。
image.png 波形图和声谱图 常说的波形图是指时域分析，横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。...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。...包络部分对应的是频谱的低频信息，而细节部分对应的是频谱的高频信息。 算法过程：信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱。...MFCCs（Mel-Frequency Cepstral Coefficients） 梅尔频率倒谱系数就是组成梅尔频率倒谱的系数。...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
当元数据不可用时，扫描音频文件目录 有了元数据文件，事情就简单多了。我们如何为不包含元数据文件的数据集准备数据呢? 许多数据集仅包含安排在文件夹结构中的音频文件，类标签可以通过目录进行派生。...然后在运行时，当我们一次训练一批数据时，我们将加载该批次的音频数据，并通过对音频进行一系列转换来对其进行处理。这样，我们一次只将一批音频数据保存在内存中。...数据扩充：时间和频率屏蔽 现在我们可以进行另一轮扩充，这次是在Mel频谱图上，而不是在原始音频上。...扩充后的音频将转换为梅尔频谱图，其形状为（num_channels，Mel freq_bands，time_steps）=（2，64，344） SpecAugment数据扩充功能将时间和频率掩码随机应用于梅尔频谱图...我们看到带有垂直和水平条纹的梅尔频谱图显示了频率和时间屏蔽数据的扩充。 ? 建立模型 我们刚刚执行的数据处理步骤是我们音频分类问题中最独特的方面。
因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。...对于大小名称，使用前缀n_（例如“大小为 ( n_freq, n_mel)的张量”），而维度名称没有此前缀（例如“维度（通道，时间）的张量”） waveform：具有维度（通道、时间）的音频样本张量 sample_rate...：音频维度的速率（每秒采样数） specgram：具有维度（通道、频率、时间）的频谱图张量 mel_specgram：具有维度（通道、mel、时间）的mel谱图 hop_length：连续帧开始之间的样本数...我们不托管或分发这些数据集，不保证其质量或公平性，也不声称您拥有使用该数据集的许可。您有责任确定您是否有权根据数据集的许可使用数据集。...如果您是数据集所有者并希望更新其中的任何部分（描述、引文等），或者不希望您的数据集包含在此库中，请通过 GitHub 问题与我们联系。感谢您对 ML 社区的贡献！
，\theta 为模型参数，直接最大化这个模标很难，我们转而去最大化化其变分下界，由于带有条件，这里用到的是条件变分下界。...重构损失（RECONSTRUCTION LOSS） 对于目标数据，模型训练过程中使用 mel 谱代替原始声波，用 x_{mel} 表示。...采样 z，通过解码器得到 \hat{y} ，将 \hat{y} 转换到 mel 谱得到 \hat{x}_{m e l} 。...因此，我们使用目标语音 x_{lin} 的线性尺度语谱图作为输入，而不是 mel 语谱图。注意修改后的输入并不违背变分推断的性质。...—— gpt3.5 直接在我们的设定中应用 MAS 是困难的，因为我们的目标是 ELBO，而不是精确的对数似然。
实践背景 赛题名称：零基础入门语音识别-食物声音识别 语音相关知识点梳理 一些在我司常听到的关键词 语音不像文本，可以看得见，仅有对应的音频，需要对语音有一个“可以看见”的过程，于是有了下列的几种音频文件的表示方法...： 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...') mels = np.mean(librosa.feature.melspectrogram(y=X,sr=sample_rate).T,axis=0) # 计算梅尔频谱(mel
频谱图：从波形创建频谱图。 GriffinLim ：使用 Griffin-Lim 转换从线性比例幅度谱图计算波形。 ComputeDeltas ：计算张量(通常是声谱图）的增量系数。...ComplexNorm ：计算复数张量的范数。 MelScale ：使用转换矩阵将正常 STFT 转换为 Mel 频率 STFT。...AmplitudeToDB ：这将频谱图从功率/振幅标度变为分贝标度。 MFCC ：根据波形创建梅尔频率倒谱系数。...MelSpectrogram ：使用 PyTorch 中的 STFT 功能从波形创建 MEL 频谱图。 MuLawEncoding ：基于 mu-law 压扩对波形进行编码。...TimeStretch ：在不更改给定速率的音高的情况下，及时拉伸频谱图。 FrequencyMasking
然后把这个谱图转换成波形图。 图7 下图显示了CBHG模块的结构。它由1-D卷积滤波器，highway networks和双向GRU（Gated Recurrent Unit）组成。...图9 下图显示了与其他替代方案相比，Tacotron的性能优势。...图11 字母到音素模型将英文字符转换为音素。分割模型识别每个音素在音频文件中开始和结束的位置。音素持续时间模型预测音素序列中每个音素的持续时间。 基频模型预测音素是否发声。...作者提出了一种全卷积字符到谱图的框架，可以实现完全并行计算。...这个模型的结构能够将字符、音素、重音等文本特征转换成不同的声码器参数，其中包括Mel波段光谱图、线性比例对数幅度谱图、基频谱图、谱包络图和非周期性参数。
2.4 语音模块 Mel谱图是语音的低水平表示，因此不太可能与丰富的皮层表示相匹配。因此，重点关注使用wav2vec 2.0获得的解码结果。...对于Mel谱图，我们使用了120个Mel频带，使用在16kHz采样的音频，帧大小为512个样本，跳跃长度为128个样本的归一化STFT。...对于Mel谱图的直接回归，我们使用MSE损失。我们使用两个具有16GB内存的V100 GPU。...首先，当使用模型输出按余弦相似性对候选片段进行排序时，经过训练以预测具有回归目标的Mel谱图的模型（表2中的“基础模型”）在数据集上平均达到10%的TOP-10准确率，即比我们的模型低近五倍。...第二，预测具有对比损失的Mel谱图比基本模型提高了3倍，并通过使用wav2vec 2.0作为语音表示获得了16%的增加。
加窗（Window） 加窗目的是减少频谱泄露，降低泄漏频率干扰，提升频谱效果，默认不处理即加矩形窗（Rect），干扰泄漏较严重，一般情况下加Hann窗，针对大多数信号都有不错的效果。...undefined深度学习中使用dB谱训练大多数要优于其它数值类型的频谱。 5. 滤波器组过程（Filter bank） 此过程是计算mel频谱关键部分和mfcc的重要一步。...9 针对mfcc计算其delta，然后再计算delta的delta，可以侦测mfcc状态的变化，变化的变化，可以作为mfcc的两组辅助特征参与网络模型的训练，某些情况下起到更好的准确性和泛化能力。...倒谱的标准公式定义如下 C(r)=F\{\log(F\{f(t)\})\} 数据经过FFT变换后取log后，再次FFT变换一般称为倒谱，更广义的讲即时域数据经过FFT变为频域数据，频域数据再次 FFT变换即倒谱变换...倒谱应用 倒谱可以干什么？
但是，这种技术依然面临以下几个问题： 合成语音的速度较慢：端到端模型通常以自回归（Autoregressive）的方式生成梅尔谱（Mel-Spectrogram），再通过声码器（Vocoder）合成语音...，而一段语音的梅尔谱通常能到几百上千帧，导致合成速度较慢； 合成的语音稳定性较差：端到端模型通常采用编码器-注意力-解码器（Encoder-Attention-Decoder）机制进行自回归生成，由于序列生成的错误传播...由于音素序列的长度通常小于其梅尔谱序列的长度，即每个音素对应于几个梅尔谱序列，我们将每个音素对齐的梅尔谱序列的长度称为音素持续时间。...图2展示了测试集上生成语音的耗时和生成的梅尔谱长度（梅尔谱长度与语音长度成正比）的可视化关系图。...图2. 生成语音的耗时与生成的梅尔谱长度的可视化关系图 鲁棒性 自回归模型中的编码器-解码器注意力机制可能导致音素和梅尔谱之间的错误对齐，进而导致生成的语音出现重复吐词或漏词。
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…...."} 您可以通过example/aishell/run_data.sh 脚本中的第一部分生成该文件，也可以修改参数后运行data/aishell/aishell.py 来生成,同时若指定目录不包含指定文件...1.3 生成mean_std.npz mean_std.npz 是2000 个随机音频文件进行特征处理后，计算功率谱特征得到的均值和标准差，在训练将会使用它对输入的特征做归一化。...得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；（通过Mel频谱，将线形的自然频谱转换为体现人类听觉特性的Mel频谱） 在Mel频谱上面进行倒谱分析...需要注意的是这个函数有一个time_major 选项，如果为True，那你的输入数据的shape[0]就应该是time_steps而不是batch_size。
下图展示了 GiantMIDI-Piano 中前 100 位不同作曲家的曲目数量分布： GiantMIDI-Piano 的特点是使用钢琴转谱技术，通过计算机将音频文件自动转为 MIDI 文件，并通过该技术转谱了大规模的...一段音频波形首先被转换成对数梅尔谱图（Log mel spectrogram）作为输入特征。卷积循环神经网络被用作声学模型，分别预测触发、抬起、按下的状态和力度。...模型训练完毕后，在推断阶段，研究者提出了一种计算绝对触发和抬起时间的算法，可预测任意时间精度的音符触发和抬起： 转谱结果 下图显示了郎朗演奏《爱之梦》片段的音频对数梅尔谱图、音符转谱结果和踏板转谱结果...Amazon SageMaker上的实践 张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker...部署和管理图神经网络模型的实时推断。
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