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 -*- #...MFCC系数 :param filter_banks: 经过Mel滤波器的对数能量 """ # 对数能量带入离散余弦变换公式 mfcc = dct(filter_banks...pow_frames = stft(frames) # mel滤波器获取mel对数功率谱 filter_banks = get_filter_bank(pow_frames)...# 离散余弦变换，获取mel频谱倒谱系数 get_MFCCs(filter_banks)
时域和频域可以用下图表示，上篇文章的一些变换也是在时频域的转换。 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。...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。...MFCCs获取的一般流程： 预加重 通常高频能量比低频能量小，预加重滤波器主要为了放大高频，消除发声过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。...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...Mel刻度的目的是模拟人耳对声音的非线性感知，在较低的频率下更具辨别力，在较高的频率下则不具辨别力。
目录 时频变换 频谱重排 倒谱系数 解卷积 谱特征 音乐信息检索 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...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。...erb - 等效矩形带宽频谱图，比巴克刻度更符合人耳听觉。 octave - 八度刻度频谱图，符合乐音对数刻度的频谱图。 log - 对数刻度频谱图。...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。...谱特征 在audioFlux中，包括数十种spectral相关的特征，包括基于音色相关特征，基于统计相关特征，基于光谱通量相关特征，基于奇异值相关特征，等等。
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。 ?...FFT是在信号的重叠窗口部分上计算的，我们得到了所谓的频谱图。哇！需要接受很多东西。这里有很多事情要做。良好的视觉效果是必须的。 ? 您可以将频谱图视为一堆相互堆叠的FFT。...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）。...我们对频率执行数学运算，以将其转换为mel标度。 ? 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？
标签：Python，Matplotlib，瀑布图 我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。...Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数，使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而，可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...例如，在第2行Expenses（费用）中，起点是110，终点是90。...数据在num列中随时可用，让我们创建一个新的color列来存储每个类别的适当颜色。...下面将完整的瀑布图代码转换为一个方便的Python函数，以便以后可以重用它。该函数接受三个参数：包含数据的数据框架、要放置为x轴的数据列的名称以及要用作y轴的数据列的名称。
librosa是Python中处理音频效果最好的库。...谱的第二部分是多余的，因而实际处理我们只用前(N/2)+1个频点，在本例中也就是513。...为什么在训练过程中生成频谱? 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。...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。
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。 ?...梅尔频率倒谱系数MFCC 梅尔频率倒谱系数MFCC考虑到了人类的听觉特征，先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中，然后转换到倒谱上。...即将频谱通过一组Mel滤波器就得到Mel频谱，公式表述就是log X[k] = log (Mel-Spectrum)，这时候我们再在log X[k]上进行倒谱分析，在Mel频谱上面获得的倒谱系数h[k]...（取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来代替上文的IDFT，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC。
使用OpenSSl from OpenSSL import crypto # path表示证书路径，file_name表示证书文件名 cert_file = ...
最近做声音识别相关工作，故汇总整理一些声音的资料分享 梅尔（Mel）频率分析 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...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。...提取MFCC特征的过程： 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗； 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱； 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱； 4）在Mel频谱上面进行倒谱分析（...取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来代替上文的IDFT，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC。...([1,w],A); xlabel('维数'); ylabel('幅值'); title('维数与幅值的关系') 运行上段代码需要用到matlab的语音处理工具箱，voicebox是一个MATLAB中的语音处理工具箱
在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。 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。...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。...Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 . 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。...在音乐中也被称为音高。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。...除了 words_per_second，这些特征分布中的大多数都是右偏的，因此可以从对数转换中获益。
在 Python 中创建条形图追赶动画 方法一：使用 pause() 函数 方法二：使用 FuncAnimation() 函数 线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...pause() 函数 在暂停（）的matplotlib库的pyplot模块在功能上用于暂停为参数提到间隔秒。...： 在这个例子中，我们将创建一个简单的线性图，它将显示一条线的动画。...中的条形图追赶动画 在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。...： 在这个例子中，我们将使用随机函数在 python 中动画散点图。
在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。 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。...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。...虽然使用自定义过滤函数的更手动的方法可能是从音频数据中去除噪声的最佳方法，但在我们的例子中，将推荐使用实用的 python 包 noisereduce。...在音乐中也被称为音高。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。...除了 words_per_second，这些特征分布中的大多数都是右偏的，因此可以从对数转换中获益。
我们手动在 Excel 表格中画柱状图是很简单的事情，但是一旦这种简单的工作需要每天都做，那么最好的办法就是用 Python 来自动完成。...今天分享一招，如何用 Python 在 Excel 中画柱状图。 这里借助于工具 openpyxl，如果有更好的工具，欢迎留言分享。...filename) if __name__ == "__main__": main("bar_chart.xlsx") 运行代码，就会生产 bar_chart.xlsx 文件，打开后就会看到预期的效果图
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot...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。...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
PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。...构建过程将在构建扩展之前获取并构建 libmad、lame、flac、vorbis、opus 和 libsox。此过程需要cmake和pkg-config。...OSX 和 Linux 中，torchaudio 使用 SoX 作为后端来加载和保存文件。...：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...在这里，在文档中，我们使用省略号“…”作为张量其余维度的占位符，例如可选的批处理和通道维度。 贡献指南 请参考CONTRIBUTING.md 数据集免责声明 这是一个下载和准备公共数据集的实用程序库。
plt.ylim(0, 100) plt.plot(x, y, color='green') plt.pause(0.01)plt.show()输出：同样，pause()函数也可以用于在各种图形中创建动画...以下是几个示例： 线性图动画：在这个例子中，我们创建了一个简单的线性图，展示了线条的动画效果。通过FuncAnimation，我们可以定义动画的具体表现形式，然后将其传递给FuncAnimation。...中的条形图追赶动画在这个例子中，我们展示了一个条形图动画，每个条形图都有自己的动画效果。...中的散点图动画：在这个例子中，我们使用随机函数在Python中创建了一个动画散点图。...：在这个例子中，我们使用城市数据集中最高人口的城市创建了一个条形图竞赛动画。
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} 。...在问题设置中，我们旨在为后验编码器提供更多的高分辨率信息。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。...该算法使用动态规划来寻找最佳匹配，并且相邻的时间帧在匹配的过程中是单调递增的。换句话说，它不允许在匹配过程中跳过任何帧，这使得它能够更准确地匹配序列。...—— 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。
滤波器组中每个滤波器的（可能是均值归一化的）功率（即 Mel 频谱图）。...计算每帧的功率谱 3. 将 Mel 滤波器组应用于功率谱以获得 Mel 滤波器组功率 4. 对每帧的 Mel 滤波器组功率取对数 5....在 Mel 比例上，被听众认为在感知/心理距离上相等的音高在 Mel 比例上具有相等的距离。实际上，这对应于在低频率具有更高分辨率，在高频率（> 500 Hz）具有较低分辨率的比例。...# Mel 滤波器组中的每个滤波器都是三角形的，在其中心具有响应为 1，在两侧具有线性衰减，直到达到下一个相邻滤波器的中心频率。...librosa: Python中的音频和音乐信号分析"，*第14届Python科学会议论文集* # https://librosa.github.io # 参数 # N : int
所以在乘上汉明窗后，每帧还必须再经过快速傅里叶变换以得到在频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。...将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，定义一个有M个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界带的个数相近），采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为f(m),m=1,2,…,M。M通常取22-26。...有了这些，我们在计算每个滤波器的输出，计算公式如下： image.png 式中的M指滤波器的个数，N指FFT中的点数(上述的例子中是257)。...其公式如下： image.png 将上述每个滤波器的对数能量带入离散余弦变换，求出L阶的Mel-scale Cepstrum参数。...因此，通常再加上一帧的对数能量（定义：一帧内信号的平方和，再取以10为底的对数值，再乘以10）使得每一帧基本的语音特征就多了一维，包括一个对数能量和剩下的倒频谱参数。
据开发团队在温哥华的NeurIPS 2019会议上发表的论文介绍，该模型具有一个独特的体系结构，不仅能提高性能，还可以消除单词重复或跳过的问题。 ?...FastSpeech的长度调节器，可以调节mel-光谱图序列和音素序列之间的差异。由于音素序列的长度总是小于mel谱图序列的长度，所以一个音素对应几个mel谱图。...然后，长度调整器根据持续时间扩展音素序列，使其与mel-光谱图序列的长度相匹配。(一个互补的持续时间预测成分决定了每个音素的持续时间。)...最后，增加或减少与音素对齐的melb谱图数量或音素持续时间，按比例调整语速。 为了验证FastSpeech的有效性，研究人员将其与开源的LJ语音数据集和相应的文本进行了测试。...在将语料库随机分为12500个训练样本、300个验证样本和300个测试样本后，他们对语音质量、鲁棒性等进行了一系列详细的评估与检测。
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